快速上手TensorRT搭建高性能推理模型，你需要听听英伟达专家怎么说
TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于加速深度学习推理的开发工具。现已有大量的线上模型在它上面运行，实现了相比于原生框架最高近 10 倍的加速比，极大地提高了 GPU 的利用效率，降低了 GPU 的使用成本。不过，由于许多模型无法被原生框架彻底地转换到 TensorRT 上，需要手工搭建，所涉及的学习和时间成本让一些开发者望而却步，遗憾地失去了加速程序的机会。
为此，NVIDIA GPU 计算专家团队高级工程师季光博士将带来一场线上直播分享，面向对深度学习和编程语言有基本了解的深度学习开发者，通过一个典型的深度学习模型作为例子，深入讲解利用 NVIDIA TensorRT 自由搭建各种模型的实用技巧，希望可以帮助开发者可以快速上手 TensorRT，独立地利用它加速自己的模型，获得丰厚的收益。
通过本次在线上分享，您将了解以下内容：
如何利用 NVIDIA TensorRT 自由搭建各种模型
独立地利用 NVIDIA TensorRT 加速模型
本次线上分享详情如下：
主题：利用 TensorRT 自由搭建高性能推理模型
日期：2019 年 10 月 16 日，星期三
时间：20:00-21:30
演讲嘉宾
季光 (Gary Ji)
NVIDIA GPU 计算专家团队高级工程师
季光博士毕业于中科院计算所，擅长领域为 GPU 加速的视频编解码以及深度学习模型推理。NVIDIA GPU 计算专家团队致力于为中国客户提供基于 GPU 系统的最快解决方案，工作内容涉及视频图像处理、语音识别和合成、自然语言处理、推荐系统等各个方面，通过代码优化、模型优化和 Pipeline 优化，提供端到端的解决方案。本团队开源了若干原型项目，帮助用户评估 GPU 可以带来的业务收益，并通过进一步开发集成，利用 GPU 为用户降低成本，提高效率。
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Accelerating your future
NVIDIA GPU计算专家团队致力于为中国客户提供基于GPU系统的最快解决方案，工作内容涉及视频图像处理、语音识别和合成、自然语言处理、推荐系统等各个方面，通过代码优化、模型优化和Pipeline优化，提供端到端的解决方案。本团队开源了若干原型项目，帮助用户评估GPU可以带来的业务收益，并通过进一步开发集成，利用GPU为用户降低成本，提高效率。