TensorRT Developer Guide - chapter6+7_dla支持的层-优快云博客

本文介绍NVIDIA DLA作为深度学习加速器的功能及其在TensorRT中的应用，包括支持的层类型、限制条件及如何在DLA上运行网络。同时探讨了如何部署优化后的TensorRT模型，包括云端和嵌入式系统。

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Chapter 6. WORKING WITH DLA

NVIDIA DLA（深度学习加速器，Deep Learning Accelerator）是一款针对深度学习操作的固定功能加速器引擎。DLA旨在对卷积神经网络进行全硬件加速。DLA支持各种层，如卷积，反卷积，完全连接，激活，池化，批量标准化等。

有关TensorRT图层中DLA支持的更多信息，请参阅6.2节DLA支持的图层。trtexec工具具有在DLA上运行网络的其他参数，请参阅命令行包装器。要使用trtexec在DLA上运行AlexNet网络，请使用：

./trtexec --deploy=data/AlexNet/AlexNet_N2.prototxt --output=prob --useDLACore=1 --fp16 --allowGPUFallback

6.1 在TensorRT推断期间在DLA上运行

可以配置TensorRT构建器以启用在DLA上进行推断。 DLA目前仅支持在FP16模式下运行的网络。DeviceType枚举用于指定网络或层将在其上执行的设备。IBuilder类中的以下API函数可用于配置网络以使用DLA：

setDeviceType（ILayer * layer，DeviceType deviceType），此函数可用于设置图层必须执行的deviceType。
getDeviceType（const ILayer * layer）此函数可用于返回此图层将在其上执行的deviceType。如果图层在GPU上执行，则返回DeviceType :: kGPU。
canRunOnDLA（const ILayer * layer）此函数可用于检查图层是否可以在DLA上运行。
setDefaultDeviceType（DeviceType deviceType）此函数设置builder使用的默认deviceType。它确保可以在DLA上运行的所有层都将在DLA上运行，除非使用setDeviceType覆盖图层的deviceType。
getDefaultDeviceType（）此函数返回由setDefaultDeviceType设置的默认deviceType。
isDeviceTypeSet（const ILayer * layer）此函数检查是否已为此图层显式设置了deviceType。
resetDeviceType（ILayer * layer）此函数重置此图层的deviceType。如果未指定，则将值重置为由setDefaultDeviceType或DeviceType :: kGPU指定的deviceType。
getMaxDLABatchSize（DeviceType deviceType）此函数返回DLA可支持的最大批量大小。（对于任何张量，索引维度的总量与请求的批量大小相结合不应超过此函数返回的值）。
allowGPUFallback（bool setFallBackMode）如果应该在DLA上运行的层无法在DLA上运行，则此函数会通知构建器使用GPU。有关更多信息，请参阅6.3节GPU后备模式。
reset（nvinfer1 :: INetworkDefinition＆network）此函数可用于重置builder状态，该状态将所有层的deviceType设置为DeviceType :: kGPU。重置后，可以重新使用该builder来构建具有不同DLA配置的另一个网络。（注意事项在TensorRT 5.0中，这会重置所有网络的状态，而不只是当前网络的状态）。如果builder不可访问，例如在推理应用程序中在线加载计划文件的情况下，则可以通过使用IRuntime的DLA扩展来不同地指定要使用的DLA。IRuntime类中的以下API函数可用于配置网络以使用DLA：
- getNbDLACores（）此函数返回用户可访问的DLA核心数。
- setDLACore（int dlaCore）要执行的DLA核心。其中dlaCore是介于0和getNbDLACores（） - 1之间的值。默认值为0。

6.1.1 示例1：使用DLA的sampleMNIST

本节提供有关如何在启用DLA的情况下运行TensorRT示例的详细信息。sampleMNIST示例演示了如何导入训练好的Caffe模型，构建TensorRT引擎，序列化和反序列化引擎，最后使用引擎执行推理。

该示例首先创建builder：

auto builder =SampleUniquePtr<nvinfer1::IBuilder>(nvinfer1::createInferBuilder(gLogger));
if (!builder) return false;
builder->setMaxBatchSize(batchSize);
builder->setMaxWorkspaceSize(16_MB);

然后，启用GPUFallback模式：

builder->allowGPUFallback(true);
builder->setFp16Mode(true);

在DLA上启用执行，其中deviceType指定要在其上执行的DLA核心：

builder->setDefaultDeviceType(deviceType);

通过这些额外的更改，sampleMNIST已准备好在DLA上执行。要使用DLA运行sampleMNIST，请使用以下命令：

./sample_mnist --useDLACore=1

6.1.2 示例2：在网络创建期间为层启用DLA模式

在这个例子中，让我们用输入、卷积和输出层创建一个简单的网络。

1.创建builder和网络：

IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

2.将“输入”层添加到网络，指定输入维度。

auto data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{1, INPUT_H,INPUT_W});

3.添加具有隐藏层输入节点，步幅和权重的卷积层，用于过滤和偏差。

auto conv1 = network->addConvolution(*data->getOutput(0), 20, DimsHW{5, 5},weightMap["conv1filter"], weightMap["conv1bias"]);
conv1->setStride(DimsHW{1, 1});

4.将卷积层设置为在DLA上运行：

if(canRunOnDLA(conv1))
{
	builder->setFp16Mode(true);
	builder->setDeviceType(conv1, DeviceType::kDLA);
}

5.标记输出：

network->markOutput(*conv1->getOutput(0));

6.将DLA引擎设置为执行：

engine->setDLACore(0)

6.2 DLA支持的层

本节列出了DLA支持的层以及与每个层关联的约束。

在DLA上运行时的一般限制（适用于所有层）：

支持的最大批量大小为32（DLA的批量大小是除CHW尺寸之外的所有索引尺寸的乘积。例如，如果输入尺寸为NPQRS，则有效批量大小为N * P）。
输入和输出张量数据格式应为FP16。

指定层的限制：

卷积，反卷积和全连接层：
- 卷积和反卷积层
  - 内核大小的宽度和高度必须在[1,32]的范围内；
  - 填充的宽度和高度必须在[0,31]的范围内；
  - 卷积层的步幅的宽度和高度必须在[1,8]的范围内，反卷积层的步幅的宽度和高度必须在[1,32]范围内；
  - 输出映射的数量必须在[1,8192]范围内；
  - 坐标轴必须为1；
  - 支持分组和扩张卷积。扩张值必须在[1,32]范围内。
- 池化层：
  - 支持的操作：kMIN，kMAX，kAVERAGE；
  - 窗口大小的宽度和高度必须在[1,8]的范围内；
  - 填充的宽度和高度必须在[0,7]的范围内；
  - 步幅的宽度和高度必须在[1,16]的范围内。
- 激活层：
  - 支持的功能：ReLU，Sigmoid，Hyperbolic Tangent；
    - ReLU不支持负斜率。
- 逐元素操作层：
  - 支持的操作：Sum，Product，Max和Min。
- scale层：
  - 支持的模式：Uniform，Per-Channel和Elementwise。
- LRN（局部响应规范化）层：
  - 窗口大小可配置为3,5,7或9；
  - 支持的规范化区域是：ACROSS_CHANNELS；
- 连接层：
  - DLA仅支持沿通道轴连接。

6.3 GPU Fallback Mode

如果标记为在DLA上运行的层无法在DLA上运行，GPUFallbackMode会将builder设置为使用GPU。由于以下原因，层可能无法在DLA上运行：

DLA不支持该层；
指定的参数超出了DLA的支持范围；
给定的批次大小超过允许的最大DLA批量大小。有关更多信息，请参阅6.2节DLA支持的图层；
网络中的层组合导致内部状态超过DLA能够支持的内部状态。

如果GPUFallbackMode设置为false，则设置为在DLA上执行的层（但其无法在DLA上运行）将导致错误。但是，将GPUFallbackMode设置为true后，它会在报告警告后继续在GPU上执行。

同样，如果defaultDeviceType设置为DeviceType :: kDLA且GPUFallbackMode设置为false，则如果任何层无法在DLA上运行，则会导致错误。将GPUFallbackMode设置为true，它将报告警告并继续在GPU上执行。

Chapter 7.DEPLOYING A TENSORRT OPTIMIZED MODEL

在创建包含优化后的推理模型的计划文件后，可以将该文件部署到生产环境中。如何创建和部署计划文件取决于您的环境。例如，您可能为模型提供了一个专用推理可执行文件，用于加载计划文件，然后使用TensorRT执行API将输入传递给模型，执行模型以执行推理，最后从模型中读取输出。

本节讨论如何在一些常见的部署环境中部署TensorRT。

7.1 在云端部署

用于推理的一种常见云端部署策略是通过为模型实现HTTP REST或gRPC端点的服务器公开模型。然后，远程客户端可以通过向该端点发送格式正确的请求来执行推理。请求将选择模型，提供模型所需的必要输入张量值，并指出应计算哪些模型输出。

要在此部署策略中利用TensorRT优化模型，不需要进行任何根本性更改。必须更新推理服务器以接受由TensorRT计划文件表示的模型，并且必须使用TensorRT执行API来加载和执行这些计划。可以在“推理服务器容器发行说明”和“推理服务器用户指南”中找到为推理提供REST终结点的推理服务器示例。

7.2 部署到嵌入式系统

TensorRT还可用于将经过训练的网络部署到嵌入式系统，如NVIDIA Drive PX。在这种情况下，部署意味着在嵌入式设备上运行的软件应用程序中使用网络，如目标检测或映射服务。将经过训练的网络部署到嵌入式系统涉及以下步骤：

1.将训练好的网络导出为UFF或ONNX等可导入TensorRT的格式（有关详细信息，请参阅第八章使用深度学习框架）。
2.编写一个程序，使用TensorRT C ++ API将训练好的网络导入，优化和序列化为计划文件（请参阅第八章 – 使用深度学习框架，第五章 – 使用混合精度，以及第2.5节 – 在C ++中执行推理）。出于讨论的目的，我们将此程序称为make_plan。
- （可选）执行INT8校准并导出校准缓存（请参阅第五章 – 使用混合精度）。
3.在部署到目标系统之前，在主机系统上构建并运行make_plan以验证训练的模型。
4.将训练好的网络（和INT8校准缓存，如果适用）复制到目标系统。在目标系统上重新构建并重新运行make_plan程序以生成计划文件。

make_plan程序必须在目标系统上运行，才能为该系统正确优化TensorRT引擎。但是，如果在主机上生成了INT8校准高速缓存，则在生成引擎时，构建器可以在目标上重新使用高速缓存（换句话说，不需要在目标系统本身上进行INT8校准）。

在嵌入式系统上创建计划文件后，嵌入式应用程序可以从计划文件创建引擎，并使用TensorRT C ++ API对引擎执行推理。有关更多信息，请参阅2.5节在C ++中执行推理。

要了解在嵌入式系统上部署TensorRT引擎的典型用例，请参阅：