TPAT - TensorRT 插件自动生成工具使用教程

TPAT - TensorRT 插件自动生成工具使用教程

1. 项目介绍

TPAT（TensorRT Plugin Autogen Tool）是由腾讯开发的一个开源工具，旨在自动生成高性能的TensorRT插件，用于替换不支持的操作符或低效的内核。该工具提供了一个端到端的命令行工具，用户无需具备CUDA编程知识，只需提供ONNX模型并指定节点名称或类型，即可自动生成TensorRT插件。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖：

• LLVM >= 9.0.1
• GCC >= 7.3.0
• TensorRT
• PyPI 包：numpy, pycuda, onnx, onnxruntime, onnx_graphsurgeon, xgboost, jinja2, ctypes, tornado, cloudpickle, psutil

2.2 克隆项目

首先，克隆TPAT仓库到本地：

git clone https://github.com/Tencent/TPAT.git
cd TPAT

2.3 构建项目

接下来，构建项目并设置环境变量：

mkdir build && cd build
cmake ..
make -j

2.4 配置环境变量

根据您的环境配置，修改python/trt_plugin/Makefile中的CUDA_PATH和TRT_LIB_PATH：

CUDA_PATH: /path/to/cuda
TRT_LIB_PATH: /path/to/tensorrt/lib

2.5 生成插件

使用以下命令生成TensorRT插件：

cd examples
python test_onehot_dynamic_direct.py

生成的插件将存储在python/trt_plugin/lib/目录下。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 案例1：动态批处理插件

在某些场景下，模型需要支持动态批处理。TPAT可以生成支持动态批处理的插件，提高模型的灵活性和性能。

python3 Onnx2Plugin.py -i input.onnx -o output.onnx -n op_name1 op_name2 -dynamic=true -min=1 -max=512 -opt=256

3.2 案例2：替换低效内核

对于某些低效的内核，TPAT可以自动生成高效的TensorRT插件，显著提升模型的推理速度。

python3 Onnx2Plugin.py -i input.onnx -o output.onnx -t op_type1 op_type2 -dynamic=false

4. 典型生态项目

4.1 TensorRT

TPAT生成的插件可以直接在TensorRT中使用，提升模型的推理性能。TensorRT是NVIDIA开发的高性能深度学习推理库，广泛应用于各种AI应用场景。

4.2 ONNX

TPAT支持从ONNX模型生成插件，ONNX是一种开放的深度学习模型格式，支持多种深度学习框架。

4.3 CUDA

TPAT依赖于CUDA进行高性能计算，CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，广泛应用于GPU加速计算。

通过以上步骤，您可以快速上手并使用TPAT生成高性能的TensorRT插件，提升深度学习模型的推理性能。