本文详细介绍了如何使用TensorRT10.x版本和C++ SDK部署YOLO11系列模型，包括目标检测、实例分割和姿态评估。YOLO11作为Ultralytics最新发布的视觉轻量化框架，在特征提取、效率、速度和准确性方面均有显著提升。文章提供了获取输入输出层维度的代码示例，以及更新后的推理API函数，直接输入GPU缓存数据进行推理。此外，还展示了如何封装C++代码，实现客户端三行代码即可调用的功能，支持YOLOv5至YOLO12系列模型的一键集成部署与量化。 YOLO11模型作为Ultralytics公司最新推出的视觉轻量化框架，在视觉识别领域具有重要地位。YOLO11系列模型在保持了高准确率的同时，在速度和效率上得到了显著提升。YOLO11不仅改进了特征提取机制，还在模型设计上进行了优化，使其更加轻量级，非常适合于实时目标检测场景。 TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速平台，专门优化GPU上的深度学习应用。TensorRT10.x版本在加速推理方面性能卓越，为部署高性能的深度学习模型提供了强大的支持。结合TensorRT和YOLO11，开发者可以构建出在速度和准确性上都十分出色的实时视觉应用。 在本文中，详细介绍了如何利用TensorRT10.x版本和C++ SDK来部署YOLO11模型。文章不仅提供了获取YOLO11模型输入输出层维度的代码示例，还更新了推理API函数，使得开发者可以将GPU缓存数据直接用于推理任务。这对于优化模型在GPU上的运行效率至关重要。 此外，文章还展示了如何封装C++代码，简化部署过程，让开发者能够通过简单的三行代码调用功能，极大地提高了开发效率。YOLO11模型不仅支持YOLOv5，还支持YOLO12系列的模型一键集成部署与量化，这样的特性使得YOLO11在跨版本的模型部署上具有很好的通用性和灵活性。 这种部署方式特别适合于那些需要在边缘设备上进行实时目标检测的场景，如视频监控、自动驾驶等。YOLO11与TensorRT的结合，不仅在速度上有了显著的提升，而且在模型精度上也能够满足实际应用需求。这对于希望在保持较高精度的同时，提高模型推理速度的开发者来说，是一个非常值得推荐的解决方案。 YOLO11和TensorRT的集成使用，标志着实时视觉识别应用进入了一个新的阶段。这为开发者提供了强大的工具，可以在实际项目中部署快速且准确的视觉模型。同时，这种集成方法也为未来视觉识别技术的发展打开了新的道路。 YOLO11系列模型的成功部署，不仅提升了深度学习模型在实际应用中的性能，也为深度学习社区提供了一个高效的模型集成和部署案例。通过这一案例，开发者能够更好地理解如何在不同的应用场景中选择和优化深度学习模型，推动了整个领域的发展。 YOLO11模型和TensorRT的结合，不仅为视觉识别领域带来了突破，也为深度学习模型在工业界的应用提供了新的思路和实践。这些进展不仅对技术研究有着深远的影响，也对实际产品的智能化升级提供了有力的技术支持。

在当前全球机器学习技术的发展中，大模型推理加速已经成为一个重要的研究方向。张君，作为昇腾生态的技术专家，通过参与昇思AI框架开发和大模型推理加速相关工作，致力于优化推理框架、模型算法和算子加速库等多个层面，旨在提升大模型推理性能。 张君指出大模型推理面临的三大技术挑战。首先是计算和内存需求的急剧增长。随着模型参数的扩大和序列的加长，推理过程中所需的计算和内存资源大幅增加。例如，2000亿参数量的模型在推理时需要6张RTX 3090Ti GPU或2张NVIDIA A100 GPU。而硬件带宽的限制、模型参数增长速度超过硬件内存容量提升速度以及算力与访存带宽提升速度的差距，使得推理超大模型变得越来越困难。 第二个挑战是推理延迟和吞吐量问题。推理过程包含两阶段，即Prefill阶段和Decode阶段。两阶段推理差异大，导致算力利用率低，并且难以充分使用算力资源。此外，不同请求的输入和输出长度不同，导致处理不同请求的计算量和延迟各异，进而影响用户体验和系统成本。 第三个挑战涉及从单模态到多模态再到更复杂的推理模型，如OpenAI o1的推理成本增加。随着应用场景的多元化，例如音视频推理，不仅计算量和显存需求增加，推理成本也相应提高。复杂的模型结构，如OpenAI o1内部的长思维链路，要求更高的计算量和推理时间。 针对这些挑战，张君介绍了昇腾硬件上的推理加速实践。通过优化推理框架、模型算法和算子加速库，能够有效提升大模型推理性能。例如，昇腾大模型推理框架MindIE-LLM和Transformer领域加速库ATB的开发，都是在这一方向上的重要工作。 张君的工作内容涵盖了从理论研究到实践应用的多方面。在理论研究方面，他发表了多篇论文，并参与了昇思AI框架的开发。在实践应用方面，他通过动态图的自动微分技术以及动静结合模块的优化，实现了推理加速的技术创新。 通过这些实践，张君展现了优化实践的路径，包括模型结构的优化、算子库的加速、硬件平台的优化以及分布式推理的创新。他的工作为大模型推理加速提供了重要的技术参考和实践案例，为昇腾硬件生态的建立和人工智能应用的发展做出了积极贡献。 展望未来，张君认为大模型的参数和序列将会继续增长，多模态和跨模态的应用将会变得越来越广泛。因此，推理加速技术的发展需要不断地进行，以适应更加复杂的模型和更广泛的应用场景。最终，张君希望通过不懈的努力，实现大模型推理加速的技术突破，推动人工智能技术的发展与应用。

yolov5、rcnn、alexnet、densenet，只要你的网络调用相机延迟严重，都可以使用tensorrt抓换模型，进行加速推理，在FPS很高的情况下也能实时处理获取的帧。

深度模型推理加速的方法与实践，共2篇。

Tensorrt官方例程 sampleINT8 sampleINT8API sampleGoogleNet sampleOnnxMNIST sampleSSD sampleUffSSD sampleMovieLensMPS ... 等

英伟达用于深度学习推理加速的SDK