TensorRT简介

NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎,用于在生产环境中部署深度学习应用程序,应用有图像分类、分割和目标检测等,可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器,能加速现有和未来的网络架构。TensorRT需要CUDA的支持。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库,可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据),并针对降低精度的INT8运算来优化这些网络。借助CUDA的可编程性,TensorRT将能够加速助推深度神经网络日益多样化、复杂的增长趋势。通过TensorRT的大幅度加速,服务提供商能够以经济实惠的成本部署这些计算密集型人工智能工作负载。

已有来自各行各业的公司开始采用NVIDIA推理平台,借助此从数据中获得全新洞察,并为企业和消费者部署智能服务。

TensorRT由英伟达(NVIDIA)发布,目前包括TensorRT1、TensorRT 2、TensorRT 3,是深度学习软件包,支持FP16特性。TensorRT支持使用Caffe的模型。TensorRT相对简单易用,在深度学习算法推理阶段能将GPU的计算能力更大程度释放出来。TensorRT在不断的改进过程中,在保证软件精度的同时,不断提高速度。TensorRT针对运行时性能自动优化训练过的神经网络。

TensorRT是一个C++库。TensorRT只能用来做Inference(推理),不能用来进行train。

TensorRT基本处理过程:(1)、caffe model转化GIE的model,或者从磁盘或者网络加载GIE可用的model;(2)、运行GIE引擎(数据提前copy到GPU中);(3)、提取结果。

转化GIE model两种方式:(1)、caffeToGIEModel;(2)、参考sampleMNIST API自己构建GIE model.

用深度神经网络解决监督机器学习问题包含两个步骤:第一步是使用GPU对海量标签数据进行深度神经网络训练,训练时需要迭代的通过网络进行前向传播和反向传播。最终会生成训练好的model文件。第二步是推理(Inference)即使用训练好的模型对新数据做出预测,仅需通过网络进行前向传播。TensorRT是一款高性能的推理引擎,旨在为常见的深度学习应用如图像分类、分割、目标检测等提供最大的推理吞吐量和效率。针对运行时性能,TensorRT会优化已训练的神经网络。

使用TensorRT包含两个阶段:构建(build)和部署(deployment)。在构建阶段,TensorRT对网络配置进行优化,并生成一个优化了的plan用于计算深度神经网络的前向传播。这个plan是一个优化了的目标代码,可以序列化存储在内存或磁盘上。部署阶段通常采用长时间运行的服务或用户应用程序的形式,该服务或用户应用程序接受批量输入数据,通过对输入数据执行plan来执行推理,并返回批量输出数据。使用TensorRT,你无需在部署硬件上安装并运行深度学习框架

TensorRT构建阶段:TensorRT运行时需要三个文件来部署一个分类神经网络:一个网络体系结构文件(deploy.prototxt),已训练的权值(net.caffemodel)和一个标签文件为每个输出类提供一个名称。另外,你必须定义batch size和输出层。

TensorRT对神经网络图(neural network graph)进行了几个重要的转换和优化:消除未使用的输出的层以避免不必要的计算;在可能的情况下,convolution、bias和ReLU层被融合以形成单个层,包括垂直层融合和水平层融合。在TensorRT解析器读入已训练的网络和配置文件后,TensorRT在构建阶段对API用户透明地执行其转换。

在构建阶段,TensorRT优化网络,在部署阶段,TensorRT以最小化延迟和最大化吞吐量运行优化了的网络。

TensorRT 2.1关键特性:(1)、支持自定义层;(2)、INT8支持以用于性能改进;(3)、提供递归神经网络(LSTM(Long Short-Term Memory)、GRU(Gated Recurrent Unit))实现;(4)、”original” RNN层实现。

2017年9月,NVIDIA发布了神经网络推理加速器TensorRT3,TensorRT 3是一款针对人工智能应用生产部署的高性能优化编译器和运行时引擎,用于在生产环境中部署深度学习程序。它能够快速优化、验证并部署经过训练的神经网络,从而在超大型数据中心、嵌入式GPU或车用GPU平台上开展推理工作。它能够确保高度精确的INT8和FP16网络执行。

TensorRT 3能支持Caffe2、Mxnet、Pytorch、TensorFlow等所有的深度学习框架,将TensorRT 3和NVIDIA的GPU结合起来,能在所有的框架中进行超快速和高效的推理传输,支持图像和语言识别、自然语言处理、可视化搜索和个性化推荐等AI服务。借助该推理引擎可以大幅提升云端及包括机器人、无人驾驶汽车在内的终端设备的推理性能,并有效降低成本。

可从  https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download 下载TensorRT 1.0和TensorRT2.1.

安装TensorRT 2.1要求:

(1)、操作系统仅支持Ubuntu14.04或Ubuntu 16.04,目前不支持Windows和Mac;

(2)、安装的CUDA要求是7.5或8.0;

(3)、有两种方法安装TensorRT2.1:通过deb包或者通过tar文件;

(4)、对于显卡为GTX 750和K1200的用户需要将CUDA升级到8.0。

TensorRT 2.1用户指南可以参考: http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-user-guide/index.html  

以上部分内容翻译于: https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deploying-deep-learning-nvidia-tensorrt/ 

 

GitHub: https://github.com/fengbingchun/CUDA_Test 

<think>好的,我现在需要回答用户关于TensorRT的使用指南和优化技巧的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,确保信息准确。用户引用了五个来源,主要涉及TensorRT的功能、优化方法、最佳实践以及应用场景。 首先,TensorRT是NVIDIA推出的推理优化工具,核心功能包括模型压缩、计算图优化和硬件加速。根据引用5,这些技术能显著提升推理速度和降低资源消耗。接下来,我需要整理使用TensorRT的基本步骤,可能包括模型导入、优化配置、生成引擎和部署。引用3提到TensorRT提供API和解析器导入模型,然后生成优化后的运行时引擎,所以这部分需要详细说明。 然后是优化技巧,用户可能想知道具体如何提高性能。引用4提到提高吞吐量和减少延迟的技术,可以结合最佳实践指南(引用2)中的内容。比如混合精度推理,使用FP16或INT8量化,这需要结合TensorRT的支持来讨论。另外,层融合(Layer Fusion)和内存优化也是关键点,引用5提到计算图优化,这可能包括层融合。动态形状支持适用于可变输入尺寸,如自然语言处理中的不同序列长度,这也需要提到。 性能调优方面,需要提到批处理(Batch Size)调整,以及使用Profiler工具分析瓶颈,如引用4中的性能最佳实践。应用场景方面,引用5提到自动驾驶、工业检测等,可以举例说明不同场景下的优化策略。 最后,按照用户要求生成相关问题,需要覆盖核心概念、优化方法、性能调优、应用场景和最佳实践。确保问题相关且能引导进一步学习。 需要注意的是,所有数学表达式要用$...$格式,独立公式用$$...$$,但当前内容可能涉及较少数学,但如果有提到比如量化公式,可能需要处理。例如,INT8量化的公式可能需要用LaTeX表示,但根据引用内容,可能不需要深入数学细节。 另外,确保回答结构清晰,分点说明,帮助用户逐步了解TensorRT的使用和优化。同时,引用标记要自然添加,比如在提到模型导入时引用3,优化技巧时引用4和5,性能调优引用2和4等。 可能还需要检查是否有遗漏的关键点,例如模型转换工具(如ONNX)、动态库的使用,或者特定API的调用,但根据现有引用,可能不需要太深入代码细节,但用户的问题是关于使用指南和优化技巧,所以应保持实用。 总结下来,回答的结构应该是: 1. TensorRT简介和核心功能 2. 使用指南步骤 3. 优化技巧(混合精度、量化、层融合等) 4. 性能调优建议 5. 应用场景 6. 相关问题生成 确保每个部分都有对应的引用支持,并且语言简洁明了,符合中文表达习惯。</think>### TensorRT 深度学习推理引擎使用指南与优化技巧 TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能推理优化工具,专为在 GPU 上高效部署深度学习模型设计。以下是其核心功能、使用步骤和优化技巧的详细说明。 --- #### **一、TensorRT 的核心功能** 1. **模型压缩**:通过剪枝、量化(如 INT8)减少模型参数量和计算量[^5]。 2. **计算图优化**:合并冗余层(层融合)、消除无效操作,提升计算效率[^5]。 3. **硬件级加速**:针对 NVIDIA GPU 架构优化内核调度和内存分配[^3]。 --- #### **二、TensorRT 使用指南** 1. **模型导入** - 使用 TensorRT 的解析器(如 ONNX-TensorRT 或框架原生接口)将训练好的模型(PyTorch/TensorFlow 等)转换为 TensorRT 格式[^3]。 - 示例代码片段(ONNX 模型导入): ```python import tensorrt as trt with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder: network = builder.create_network() parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) with open("model.onnx", "rb") as f: parser.parse(f.read()) ``` 2. **构建优化引擎** - 配置优化参数(精度模式、最大批处理大小等),生成推理引擎: ```python config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用 FP16 加速 engine = builder.build_engine(network, config) ``` 3. **部署推理** - 序列化引擎并加载到推理运行时: ```python with open("engine.plan", "wb") as f: f.write(engine.serialize()) # 加载引擎并执行推理 runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER) with open("engine.plan", "rb") as f: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) ``` --- #### **三、优化技巧** 1. **混合精度推理** - 使用 FP16 或 TF32 精度加速计算(需 GPU 支持),可提升吞吐量 2-3 倍[^4]。 - 启用方法:`config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)` 2. **INT8 量化** - 通过校准数据减少模型精度至 INT8,降低内存占用和延迟。适用于对精度损失不敏感的场景[^5]。 - 公式:$$ x_{\text{int8}} = \text{round}\left( \frac{x_{\text{float}}}{s} \right) $$,其中 $s$ 为缩放因子。 3. **动态形状支持** - 为可变输入尺寸(如 NLP 中的序列长度)配置动态维度范围: ```python profile = builder.create_optimization_profile() profile.set_shape("input", (1, 3, 224, 224), (8, 3, 224, 224), (32, 3, 224, 224)) config.add_optimization_profile(profile) ``` 4. **层融合与内存优化** - TensorRT 自动合并卷积、激活函数等连续操作为单一内核,减少显存访问次数[^5]。 --- #### **四、性能调优建议** - **批处理(Batch Size)**:增大批处理提高 GPU 利用率,但需平衡延迟[^4]。 - **异步推理**:使用 CUDA Stream 并行执行数据传输与计算[^4]。 - **Profile 工具**:通过 `trt.Profiler` 分析各层耗时,针对性优化瓶颈层[^2]。 --- #### **五、应用场景** - **高吞吐场景**:视频流分析、批量图像处理(工业检测)。 - **低延迟场景**:自动驾驶实时决策、在线推荐系统[^5]。 - **边缘设备**:Jetson 系列嵌入式 GPU 部署[^3]。 ---
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