딥러닝 모델을 연구하고 학습시키는 단계에서는 모델의 정확도가 가장 중요한 지표입니다. 하지만 이렇게 완성된 모델을 실제 서비스 환경에 배포할 때는 이야기가 달라집니다. 실시간으로 밀려드는 요청을 지연 없이 처리하려면 낮은 레이턴시(정체 시간)와 높은 처리량이 필수적이기 때문입니다.많은 개발자가 PyTorch로 모델을 성공적으로 학습시키고도 배포 환경에서의 속도 저하로 고민하곤 합니다. 이러한 가려운 부분을 긁어줄 수 있는 강력한 해결책이 바로 NVIDIA의 TensorRT입니다. 하드웨어의 잠재력을 극한으로 끌어올려 서비스 운영 비용을 절감하고 사용자 경험을 혁신할 수 있는 TensorRT 최적화 기법을 기초부터 실전 코드까지 자세히 살펴보겠습니다.핵심 요약 3줄TensorRT의 핵심 가치: NVIDIA..
