⚙️ TensorRT Precision & Optimization Configurator
100% Client-Side
Precisión Objetivo
FP16 (Tensor Cores)
Rango de Batch
1 ➔ 8 ➔ 32
GPU Workspace
2048 MiB
Aceleración Est.
~2.8x (vs FP32)
Ahorro Memoria
~50%
# trtexec command# Python builder// C++ Inference| Modo / Precisión | Tensor Cores | Aceleración Teórica | Uso VRAM Pesos | Pérdida de Precisión |
|---|---|---|---|---|
| FP32 (Single) | Inactivo / Básico | 1.0x (Referencia) | 100% (Base) | 0.00% (Línea Base) |
| FP16 (Half) ⚡ | Activo (FP16 TC) | ~2.5x a 3.2x | ~50% (-50%) | < 0.1% mAP |
| INT8 (Quantized) 🚀 | Activo (INT8 TC) | ~4.0x a 6.0x | ~25% (-75%) | < 0.5% (Con calibrador) |