Nvidia推出用于语音、视频、图片以及推荐服务的Tensorrt超大规模推论平台（Tensorrt△Hyperscale△Inference△Platform），其使用的Tesla△GPU提供高速处理深度学习工作负载的能力，而推论最佳化引擎TensorRT则可以充分利用Tesla△GPU的效能，处理视频串流、语音和推荐系统等应用，并为Nvidia△DeepStream△SDK提供运算基础。
Nvidia提到，现在大规模资料中心可以借助超大规模推论平台的能力，使用增强的自然语言互动，并直接获取查询的答案，而非只是一些预存的可能候选答案。
超大规模推论平台由三个主要部分组成，Tesla△T4 GPU、TensorRT△5以及TensorRT推论伺服器。Tesla△T4 GPU拥有320个Turing△Tensor△Cores以及2,560个CUDA核心，提供灵活的FP32、FP16、INT8和INT4的多精度运算，其推测速度是相同耗能CPU的40倍。
而TensorRT△5则是推论最佳化程式和Runtime引擎，TensorRT△5支援Turing△Tensor△Core，针对多精度工作负载扩展了神经网络最佳化，能低延迟提供推荐系统、语音分辨和机器翻译等高吞吐量的应用服务，并且TensorRT还能将使用32或是16位元资料训练的模型，为Tesla△T4和P4上最佳化成INT8操作，以及在Tesla△V100上最佳化为FP16。同时还赋予DeepStream△SDK利用Tesla△GPU，同时解码和分析视频串流。
TensorRT推论伺服器是容器化的微服务软件，可以在资料中心环境让应用程序使用人工智能模型。TensorRT推测伺服器是一个可以立即执行的容器，其提供的微服务可以让使用者通过API，在一个或是多个GPU上，使用Caffe2、TensorRT和TensorFlow等任何支援ONNX标准的框架进行推测。
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