TensorFlow Lite(TFLite) vs TensorRT 비교
TensorFlow Lite(TFLite) vs TensorRT 비교 두 기술 모두 AI 모델을 최적화하여 경량화 및 속도 향상을 목표로 하지만, 사용 목적과 동작 방식이 다르다. TensorFlow Lite (TFLite)TensorRT주요 목적모바일 및 엣지 디바이스에서 AI 모델을 위한 경량화NVIDIA GPU에서 딥러닝 모델을 최적화하여 실행 속도 향상지원 플랫폼Android, iOS, Raspberry Pi, 마이크로컨트롤러 등NVIDIA GPU 기반 시스템 (Jetson, 서버 GPU 등)모델 변환 방식Float → Quantization (8-bit, FP16)으로 변환, 경량화FP32 → FP16 또는 INT8 변환으로 속도 향상하드웨어 가속CPU, Edge TPU, GPU, DSP 등 다..
2025. 2. 27.