在NVIDIA V100上运行TensorRT FP16或INT8时速度不会提高

在NVIDIA V100上运行TensorRT FP16或INT8时，速度不会提高的原因是因为NVIDIA V100是一款强大的图形处理器（GPU），它具有高性能的计算能力和大规模并行处理能力。然而，TensorRT是一个用于深度学习推理的优化器和运行时引擎，它可以通过减少计算精度来提高推理性能。

FP16和INT8是低精度的数据类型，相比于传统的单精度浮点数（FP32），它们可以在减少存储需求和计算复杂度的同时，保持相对较高的模型推理准确性。然而，由于NVIDIA V100已经具备了强大的计算能力和并行处理能力，使用低精度数据类型并不能进一步提高推理速度。

在NVIDIA V100上运行TensorRT FP16或INT8时，可能会出现以下情况：

1. 推理速度没有明显提高：由于NVIDIA V100已经具备了强大的计算能力，使用低精度数据类型并不能进一步提高推理速度。
2. 推理准确性下降：低精度数据类型可能会导致模型推理准确性下降，特别是对于一些敏感性较高的任务。
3. 内存占用减少：使用低精度数据类型可以减少模型在内存中的占用空间，从而可以处理更大规模的模型或者批量推理。

总结起来，尽管NVIDIA V100具备强大的计算能力和并行处理能力，但在运行TensorRT FP16或INT8时，并不能进一步提高推理速度。然而，使用低精度数据类型可以减少内存占用，从而可以处理更大规模的模型或者批量推理。