DOTA里NOOB和RT都是什么意思

《DotA》(DefenseoftheAncients)，可以译作守护古树、守护遗迹、远古遗迹守卫，是由暴雪公司出品即时战略游戏《魔兽争霸3》的一款多人即时对战、自定义地图，可支持10个人同时连线游戏，是暴雪公司官方认可的魔兽争霸的RPG地图。

最早的DOTA地图则在混乱之治时代就出现了，一位叫做Euls的玩家制作了第一张DOTA地图《RoCDOTA》，其中两队都只有总共5个英雄，非常简单。

Euls退出之后有位玩家整合了很多个英雄制作了DotAAllstars。在2005年，601版发布不久，IceFrog同Neichus对地图进行了多次修正和更新

最终游戏分为两个阵营，玩家需要 *** 作英雄，通过摧毁对方遗迹建筑来获取最终胜利。这种多人在线竞技模式后来被称为"Dota类游戏"，为之后的多个竞技类游戏产生了深远的影响。

noob(发音是[n(j)u:b]，中文网络新手)是一个初学者或新入教者。对任何的特别类型的努力行为，像是一项运动或一种技术是新来者的任何人。

rt_thread_t和rt_thread都是RT-Thread Kernel中的数据类型，它们之间的区别如下：

1 rt_thread_t是线程句柄类型，用于表示一个线程的句柄，线程句柄可以被线程调度器用来选取和调度线程，因此它是线程的唯一标识符。而rt_thread是线程的结构体，用于表示一个线程的具体信息，包括线程的优先级、栈大小、运行时间片等信息。

2 rt_thread_t是一个32位的无符号整数类型，用于表示线程的句柄，它的取值范围为0~。而rt_thread是一个自定义的结构体类型，定义在rt_threadh文件中，用于表示一个线程的具体信息。

3 在RT-Thread Kernel中，线程的 *** 作通常是通过线程句柄来完成的，例如创建线程、等待线程结束、获取线程信息等 *** 作，都需要使用线程句柄。而线程的详细信息，例如优先级、栈大小、运行时间片等，则需要通过线程结构体rt_thread来获取。

TensorRT优化方法主要有以下几种方式，最主要的是前面两种。

如下图左侧是GoogLeNetInception模块的计算图。这个结构中有很多层，在部署模型推理时，这每一层的运算 *** 作都是由GPU完成的，但实际上是GPU通过启动不同的CUDA（Compute unified device architecture）核心来完成计算的，CUDA核心计算张量的速度是很快的，但是往往大量的时间是浪费在CUDA核心的启动和对每一层输入/输出张量的读写 *** 作上面，这造成了内存带宽的瓶颈和GPU资源的浪费。TensorRT通过对层间的横向或纵向合并（合并后的结构称为CBR，意指 convolution, bias, and ReLU layers are fused to form a single layer），使得层的数量大大减少。横向合并可以把卷积、偏置和激活层合并成一个CBR结构，只占用一个CUDA核心。纵向合并可以把结构相同，但是权值不同的层合并成一个更宽的层，也只占用一个CUDA核心。合并之后的计算图（图4右侧）的层次更少了，占用的CUDA核心数也少了，因此整个模型结构会更小，更快，更高效。

大部分深度学习框架在训练神经网络时网络中的张量（Tensor）都是32位浮点数的精度（Full 32-bit precision，FP32），一旦网络训练完成，在部署推理的过程中由于不需要反向传播，完全可以适当降低数据精度，比如降为FP16或INT8的精度。更低的数据精度将会使得内存占用和延迟更低，模型体积更小。INT8只有256个不同的数值，使用INT8来表示 FP32精度的数值，肯定会丢失信息，造成性能下降。不过TensorRT会提供完全自动化的校准（Calibration ）过程，会以最好的匹配性能将FP32精度的数据降低为INT8精度，最小化性能损失。

网络模型在推理计算时，是调用GPU的CUDA核进行计算的。TensorRT可以针对不同的算法，不同的网络模型，不同的GPU平台，进行 CUDA核的调整（怎么调整的还不清楚），以保证当前模型在特定平台上以最优性能计算。

TensorRT will pick the implementation from a library of kernels that delivers the best performance for the target GPU, input data size, filter size, tensor layout, batch size and other parameters

在每个tensor的使用期间，TensorRT会为其指定显存，避免显存重复申请，减少内存占用和提高重复使用效率。

Scalable design to process multiple input streams in parallel，这个应该就是GPU底层的优化了

知乎大佬链接

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