性能飞跃！TensorRT-YOLO灵活易用的 YOLO 部署工具

文章预览

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 一、核心升级亮点速览 🚀  多Context共享引擎：高效推理，最大化硬件资源利用率 TensorRT-YOLO 6.0 引入了创新的多Context共享引擎机制，允许多个线程共享同一个Engine进行推理，最大化硬件资源利用率，同时显著降低内存占用。这一设计使得多任务并发推理更加高效，尤其适合需要同时处理多路视频流或大规模数据推理的场景。 核心优势 ： 权重共享 ：多个 Context 可以共享同一个  ICudaEngine  的模型权重和参数，这意味着在内存或显存中仅保留一份副本，大大减少了内存占用。 显存优化 ：尽管每个 Context 需要为输入输出分配独立的显存缓冲区，但整体显存占用并不会线性增加，从而优化了资源利用。 多线程推理 ：多个线程可以同时使用同一个  ICudaEngine ，每个线程创建自己的  IExecutionContext ，独 ………………………………