TensorRT используется для ускорения вывода уже обученных моделей глубокого обучения, обеспечивая более быстрое время отклика и эффективное использование ресурсов.
В автомобильной промышленности TensorRT помогает оптимизировать и ускорять работу нейронных сетей, используемых в системах автономного вождения и помощи водителю.
TensorRT активно применяется в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание лиц, объектов и сцен, обеспечивая высокую скорость и точность обработки изображений.
Оптимизация моделей глубокого обучения для вывода (Inference)
Автономное вождение и помощь водителю (ADAS)
Обработка и анализ изображений
Основные виды применения TensorRT
Наша команда имеет практический опыт работы применимый в:
В финансовых приложениях TensorRT используется для ускорения анализа больших данных, прогнозирования рыночных тенденций и оценки рисков.
TensorRT помогает ускорять и улучшать точность медицинской диагностики, обрабатывая большие объемы медицинских изображений и данных для обнаружения патологий.
TensorRT оптимизирует модели для обработки естественного языка, улучшая производительность и скорость работы голосовых ассистентов и чат-ботов.
Прогнозирование и анализ данных в финансовом секторе
Медицинская диагностика и анализ изображений
Голосовые ассистенты и обработка естественного языка (NLP)