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:
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。
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