AI模型近年來廣泛應用于圖像、視頻處理，在超分、降噪、插幀等應用中展現了良好效果。由于圖像AI模型的計算量大，即便部署在GPU上，有時仍達不到理想的運行速度。為此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。

4月22日 19:30，我們邀請到了?NVIDIA DevTech團隊技術負責人 季光 為大家詳細介紹GPU編程的基本知識，探討把模型運行到TensorRT的簡易方法，幫助GPU編程的初學者加速自己的AI模型。

【主要內容】

GPU編程模型：程序是如何跑在GPU上的

TensorRT入門：即便沒寫過CUDA，也能用好GPU

利用Parser自動構建網絡：TensorRT編程的捷徑?

TensorRT Plugin簡介：TensorRT的萬金油?

TensorRT的深水區：如何實現極致性能

【參與方式】

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【嘉賓簡介】

季光? NVIDIA? DevTech團隊技術負責人

博士，畢業于中科院計算所，現為英偉達DevTech團隊的技術負責人。擅長GPU加速的視頻處理以及性能優化。曾任云游戲基礎設施開發項目負責人，擔任了Video Codec SDK v8.1應用層主要開發者以及DeepStream SDK v1.0主要開發者，在GPU視頻編解碼以及CUDA編程與優化方面積累了豐富的經驗。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【线上分享】探讨TensorRT加速AI模型的简易方案：以图像超分为例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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