TensorRT简介

墨顿

于 2025-06-29 01:20:27 发布

阅读量1k

点赞数 25

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习 tensorRT 大模型模型推理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pzccool/article/details/148985121

TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，旨在为深度学习应用提供低延迟、高吞吐量的推理能力。以下是 TensorRT 的详细解析：

1. TensorRT 概述

TensorRT (Tensor Runtime) 是 NVIDIA 的深度学习推理优化器和运行时引擎，主要功能包括：

模型优化：通过层融合、精度校准、内核自动调优等技术优化模型
跨平台部署：支持多种硬件平台（GPU）
高性能推理：显著提升推理速度并降低延迟

2. TensorRT 核心组件

2.1 主要组件

TensorRT Optimizer:
- 执行模型优化，包括层融合、精度校准、内存优化等
- 自动选择最佳内核实现
TensorRT Runtime:
- 执行优化后的模型
- 管理内存和计算资源
Parser:
- 支持多种框架模型格式（ONNX, Caffe, UFF等）
- 将模型转换为TensorRT内部表示

2.2 关键概念

Engine: 优化后的模型表示，可序列化为.plan或.engine文件
Builder: 用于创建Engine的组件
Logger: 记录构建和运行时信息
Context: 执行推理的上下文环境

3. TensorRT 工作流程

3.1 基本流程

模型导入:
- 从训练框架(PyTorch/TensorFlow等)导出模型(通常为ONNX格式)

构建阶段:

# Python示例代码
import tensorrt as trt

logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)

with open("model.onnx", "rb") as f:
    parser.parse(f.read())

config = builder.create_builder_config()
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)  # 1GB
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)

with open("engine.plan", "wb") as f:
    f.write(serialized_engine)

推理阶段:

runtime = trt.Runtime(logger)
with open("engine.plan", "rb") as f:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

context = engine.create_execution_context()

# 准备输入输出缓冲区
inputs, outputs, bindings = [], [], []
for binding in engine:
    size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.get_binding_dtype(binding).itemsize
    device_mem = cuda.mem_alloc(size)
    bindings.append(int(device_mem))
    if engine.binding_is_input(binding):
        inputs.append({'device': device_mem, 'shape': engine.get_binding_shape(binding)})
    else:
        outputs.append({'device': device_mem, 'shape': engine.get_binding_shape(binding)})

# 执行推理
stream = cuda.Stream()
cuda.memcpy_htod_async(inputs[0]['device'], input_data, stream)
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, outputs[0]['device'], stream)
stream.synchronize()

3.2 优化技术

层融合(Layer Fusion):
- 将多个层合并为一个复合层，减少内存访问和内核启动开销
- 例如：Conv + Bias + ReLU → 单一内核
精度校准(Precision Calibration):
- FP32 → FP16/INT8量化，保持精度同时提升速度
- INT8需要校准数据集确定动态范围
内核自动调优(Kernel Auto-Tuning):
- 为特定GPU架构选择最优内核实现
动态张量内存(Dynamic Tensor Memory):
- 最小化内存占用并高效复用内存

4. TensorRT 高级特性

4.1 动态形状支持

TensorRT 7.0+ 支持动态输入形状：

profile = builder.create_optimization_profile()
profile.set_shape("input_name", min=(1,3,224,224), opt=(8,3,224,224), max=(32,3,224,224))
config.add_optimization_profile(profile)

4.2 量化支持

FP16:
```
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
```

INT8:

config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
calibrator = MyCalibrator()  # 实现校准器接口
config.int8_calibrator = calibrator

4.3 插件支持

自定义层通过插件实现：

class MyPlugin : public IPluginV2 {
    // 实现必要接口
};
REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(MyPluginCreator);

5. 性能优化建议

批处理(Batching):
- 尽可能使用最大可行批处理大小
- 平衡延迟和吞吐量需求
使用最新版本:
- 新版本通常有更好的优化和更多支持的操作
配置文件选择:
- 根据实际部署场景的输入形状范围设置优化配置文件
内存管理:
- 复用内存缓冲区
- 使用CUDA流实现异步传输和计算

6. 部署选项

独立部署:
- 直接使用TensorRT C++/Python API
集成部署:
- 通过NVIDIA Triton推理服务器
- 与DeepStream SDK集成用于视频分析
边缘设备:
- Jetson系列设备上的TensorRT优化

7. 常见问题解决

不支持的算子:
- 使用插件机制实现自定义层
- 修改模型架构避免不受支持的操作
精度损失:
- 检查量化校准过程
- 比较FP32和FP16/INT8的输出差异
性能未达预期:
- 检查是否启用了所有相关优化标志
- 分析CUDA内核执行情况

TensorRT 通过其深度优化能力，通常可以将推理性能提升数倍到数十倍，是GPU上部署深度学习模型的首选工具之一。实际应用中需要根据具体模型和硬件进行调优以获得最佳性能。