基于NVIDIA GPU Tensor Cores的CNN模型推理：主流框架支持情况咨询

PyTorch #

• 完全支持利用Tensor Cores执行CNN模型推理，与训练阶段的支持逻辑一致。只要你的GPU是安培、图灵及后续支持Tensor Cores的架构，满足以下两个条件即可触发加速：
  • 模型张量采用*FP16（半精度）或BF16（脑浮点数）*格式
  • 推理时开启自动混合精度或手动指定精度
• 实操示例：用torch.cuda.amp.autocast()上下文管理器包裹推理代码，或者直接将模型与输入张量转换为半精度格式。此外，PyTorch的TorchScript、TorchServe部署方案也能兼容Tensor Cores加速，无需额外复杂配置。

TensorFlow #

• 原生支持Tensor Cores推理，在TensorFlow 2.x版本中实现门槛较低：
  • 开启混合精度推理即可触发，可通过tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')全局设置，或在模型层中单独指定dtype
  • 若采用TensorRT集成的部署方案（如TensorFlow-TensorRT），框架会自动对模型做优化，最大化利用Tensor Cores做低精度推理，适合生产环境落地

MXNet #

• 已完善支持Tensor Cores推理，触发方式类似训练阶段：
  • 启用自动混合精度，或手动将模型与输入转换为FP16格式
  • 可通过mxnet.contrib.mixed_precision模块的工具简化配置，或直接在推理时指定张量dtype为np.float16并绑定GPU上下文，即可让Tensor Cores参与计算

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MT 16