1、tensorRT可以用到CPU上吗
TensorRT是一个用于深度学习推理加速的库，通常用于在GPU上进行推理加速。然而，TensorRT也可以在CPU上运行，尽管其主要优势是在GPU上实现高性能推理。在某些情况下，可能会出现无法使用GPU的情况，这时将TensorRT应用于CPU上可以提供一定的加速效果。
在使用TensorRT在CPU上运行时，虽然不会像在GPU上那样获得高性能加速，但仍然可以受益于其优化的推理引擎，提高推理速度和效率。此外，TensorRT在CPU上也能够充分发挥其精简模型和减少推理时间的优势。
虽然TensorRT主要用于GPU加速，但在某些情况下，也可以在CPU上使用，并在一定程度上提高推理效率。因此，在选择TensorRT时，可以根据具体的需求和硬件环境做出合适的选择。
2、TensorRT可以用128的模型吗
TensorRT是英伟达推出的针对深度学习推理优化的库，它可以加速深度学习模型的推理速度。关于使用128的模型，TensorRT通常并不限制输入模型的大小，因此理论上可以使用128的模型。然而，值得注意的是，模型的大小会直接影响到TensorRT的推理加速效果。较大的模型可能需要更多的存储和计算资源来进行加速，可能会导致性能下降。因此，在选择模型大小时，需要权衡加速效果和资源消耗之间的平衡，以找到最优的解决方案。综上所述，TensorRT可以用128的模型，但在实际应用中需要综合考虑各方面因素，以达到最佳性能。
3、tensor core有什么用
Tensor core是一种专门用于深度学习计算的硬件加速器，被广泛用于人工智能领域的深度学习算法中。Tensor core在处理矩阵运算时，具有比传统处理器更高的并行计算能力和效率。它们通过深度学习框架中的矩阵乘法和卷积等操作，可以大幅加快神经网络的训练和推理速度，提升计算性能和能效。
Tensor core的主要优势在于其高效的深度学习计算能力，能够在更短的时间内完成复杂的深度神经网络算法。这样不仅可以加速训练模型的过程，提高工作效率，还有助于降低能耗和硬件成本。因此，Tensor core在人工智能领域的应用越来越受到重视，被广泛应用于深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等的加速计算中，有助于推动人工智能技术的发展和创新。Tensor core的出现使得深度学习算法的应用更加高效和可行，进一步推动了人工智能技术的发展。
4、tensorrt加速原理
TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的高性能推理引擎。其加速原理主要包括两个关键技术：网络优化和精简，以及深度学习加速器的部署。
在网络优化和精简方面，TensorRT通过自动优化深度神经网络，减少冗余计算和内存占用，从而提高推理性能。它利用优化技巧，如层融合、精简、量化、剖分和并行化等，使得网络在推理阶段更高效。
TensorRT借助深度学习加速器的部署，如英伟达GPU、深度学习处理器等硬件设备，加速神经网络的计算过程。这些加速器能够并行处理大规模的矩阵运算，从而加快推理速度并降低功耗。
TensorRT通过优化和精简神经网络结构，以及配合深度学习加速器的部署方式，实现了对深度学习推理过程的加速，提高了推理效率和性能。
