せっかく精度の高いディープラーニングモデルを作ったのに、実際にサービスで動かすと「重い…遅い…」なんて経験、ありませんか？
今回は、そんな悩みを解決してくれるTensorRTについて、皆さんに分かりやすく紹介していきます。
そもそもTensorRTって何？
TensorRT（テンソルアールティー）は、NVIDIAが開発した「AIモデルを爆速で動かすためのツール」です。 © 2021-2025、NVIDIA Corporation
簡単に言うと：
◎推論速度を劇的に向上させる
◎メモリ使用量を削減する
◎GPU性能を最大限活用する
つまり、あなたの重いモデルを軽量・高速化してくれる魔法のツールです。
TensorRTの主な機能
1. 精度最適化
FP32 → FP16/INT8への量子化
精度をほぼ保ちながら計算量を大幅削減
2. グラフ最適化
例： Conv2D + BatchNorm + ReLU → 最適化された単一レイヤー
3. カーネル最適化
GPU固有の最適化されたカーネルを自動選択
ハードウェアに合わせた最高性能を実現
TensorRTの具体的なメリット
1. 推論速度の高速化
リアルタイム処理が求められるアプリケーションに最適
スループットの向上により、さらに多くのリクエストを同時に処理可能
2. メモリ使用量の削減
GPU メモリ効率の向上により、さらに多くのモデルを同時に実行可能
メモリ効率化により大きなバッチでの処理が可能
3. 精度はそのまま
量子化という技術で軽量化
精度低下は最小限（通常1-2%）
実用上問題なし
4. 簡単導入
主要フレームワークに対応：
TensorFlow
PytTorch
ONNX
その他多数
TensorRTは、特に本番環境での推論処理において威力を発揮し、アプリケーションの実用性を大幅に向上させる技術です。
実際の使い方（簡単！）
・ モデルの準備
・ TensorRTでモデル変換
・ TensorRTモデルで推論
ベンチマークしてみました
・ 使用したモデル
Resnetのような複雑なモデル
・ 使用したGPU情報
・ 結 果
同じGPUとモデルを使用しても、TensorRTはTensorFlowより1.36倍高速でした。
モデルが大きく複雑化するほど効果は上がるため、最適化などを実施すればさらなる高速化が期待できます。
どんな場面で活躍している？
自動運転
リアルタイム物体検出・認識
車線検出、信号認識
1フレーム遅れが事故に直結する重要な用途
医療診断
CT、MRI画像の高速解析
医師の診断をリアルタイムでサポート
製造業での品質検査
半導体検査装置での欠陥検出
自動車部品の外観検査
製品の品質検査を高速化
セキュリティ・監視
顔認証システム
荷物のX線検査
その他多数
低レイテンシと高スループットが求められる分野
これらの分野では、TensorRTの最適化技術が重要な役割を果たしています。
特にリアルタイム性が要求されるシステムでは、TensorRTなしでは実用化が困難な場合も多くあります。
始めるための環境構築
必要なもの
-
NVIDIA GPU © 2021-2025、NVIDIA Corporation
Support Matrix - NVIDIA TensorRT Documentation -
CUDA（GPU計算用ライブラリ）
-
Python環境
インストール手順
Installing TensorRT - NVIDIA TensorRT Documentation
NGCコンテナを使用する手もあります。
TensorRT | NVIDIA NGC
まとめ
TensorRTは、ディープラーニングモデルを実用化する上で欠かせないツールです。
最初は難しく感じるかもしれませんが、まずは小さなモデルから試してみて、その威力を実感してください。
一度使い方を覚えれば、あなたのプロジェクトが劇的に改善されることでしょう。
いかがでしたでしょうか？
今回の記事を通してエム・ソフトをより深く知っていただくきっかけになれば幸いです！
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最後までお読みいただき、ありがとうございました。