TensorRT--学习笔记

news2025/7/4 17:44:58

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TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个C++推理框架。利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。速度提升的比例是比较可观的。
支持计算能力在5.0及以上的显卡(当然，这里的显卡可以是桌面级显卡也可以是嵌入版式显卡)，常见的RTX30系列计算能力是8.6、RTX20系列是7.5、RTX10系列是6.1，如果想要使用TensorRT，首先要确认下显卡是否支持。
TensorRT是由C++、CUDA、python三种语言编写成的一个库，其中核心代码为C++和CUDA，Python端作为前端与用户交互。当然，TensorRT也是支持C++前端的，如果我们追求高性能，C++前端调用TensorRT是必不可少的。
TensorRT的加速效果取决于模型的类型和大小，也取决于所使用的显卡类型。
对于GPU来说，因为底层的硬件设计，更适合并行计算也更喜欢密集型计算。TensorRT所做的优化也是基于GPU进行优化，当然也是更喜欢那种一大块一大块的矩阵运算，尽量直通到底。因此对于通道数比较多的卷积层和反卷积层，优化力度是比较大的；如果是比较繁多复杂的各种细小op操作(例如reshape、gather、split等)，那么TensorRT的优化力度就没有那么夸张了。
为了更充分利用GPU的优势，在设计模型的时候，可以更加偏向于模型的并行性，因为同样的计算量，“大而整”的GPU运算效率远超“小而碎”的运算。
Tensor RT为提升在英伟达GPU上运行速度做出的提速有增益的优化：
1. 算子融合(层与张量融合)：简单来说就是通过融合一些计算op或者去掉一些多余op来减少数据流通次数以及显存的频繁使用来提速
2. 量化：量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规FP32精度的使用，这些精度可以显著提升模型执行速度并且不会保持原先模型的精度
3. 内核自动调整：根据不同的显卡构架、SM数量、内核频率等(例如1080TI和2080TI)，选择不同的优化策略以及计算方式，寻找最合适当前构架的计算方式
4. 动态张量显存：显存的开辟和释放是比较耗时的，通过调整一些策略可以减少模型中这些操作的次数，从而可以减少模型运行的时间
5. 多流执行：使用CUDA中的stream技术，最大化实现并行操作
TensorRT官方支持Caffe、Tensorflow、Pytorch、ONNX等模型的转换(不过Caffe和Tensorflow的转换器Caffe-Parser和UFF-Parser已经有些落后了)，也提供了转换模型的方式：
1. 使用TF-TRT，将TensorRT集成在TensorFlow中
2. 使用ONNX2TensorRT，即ONNX转换trt的工具
目前TensorRT对ONNX的支持最好，TensorRT-8最新版ONNX转换器又支持了更多的op操作。而深度学习框架中，TensorRT对Pytorch的支持更为友好
TensorRT是硬件相关的：因为不同显卡(不同GPU)，其核心数量、频率、架构、设计(还有价格..)都是不一样的，TensorRT需要对特定的硬件进行优化，不同硬件之间的优化是不能共享的。
TensorRT支持的权重精度：支持FP32、FP16、INT8、TF32等，这几种类型都比较常用。
1. FP32：单精度浮点型，深度学习中最常见的数据格式，训练推理都会用到；
2. FP16：半精度浮点型，相比FP32占用内存减少一半，有相应的指令值，速度比FP32要快很多；
3. TF32：第三代Tensor Core支持的一种数据类型，是一种截短的 Float32 数据格式，将FP32中23个尾数位截短为10bits，而指数位仍为8bits，总长度为19(=1+8 +10)。保持了与FP16同样的精度(尾数位都是 10 位），同时还保持了FP32的动态范围指数位都是8位)；
4. INT8：整型，相比FP16占用内存减小一半，有相应的指令集，模型量化后可以利用INT8进行加速。
5. 以上精度展示：
TensorRT的缺点
1. 经过infer优化后的模型与特定GPU绑定，例如在1080TI上生成的模型在2080TI上无法使用；
2. 高版本的TensorRT依赖于高版本的CUDA版本，而高版本的CUDA版本依赖于高版本的驱动，如果想要使用新版本的TensorRT，更换环境是不可避免的；
3. TensorRT尽管好用，但推理优化infer还是闭源的，像深度学习炼丹一样，也像个黑盒子，使用起来会有些畏手畏脚，不能够完全掌控。所幸TensorRT提供了较为多的工具帮助调试。