简介
- tensorrt库
TensorRT加速
- TensorRT是英伟达开发针对自身显卡来优化的推理加速框架,TensorRT主要做了两件事情,来提升模型的运行速度
- TensorRT降精度推理支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时,通常使用 32 位或 16 位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度,达到加速推断的目的。
- TensorRT对于网络结构进行了重构,把一些能够合并的运算合并在了一起,针对GPU的特性做了优化。因为显卡是英伟达出的没有谁比英伟达更懂自己的显卡,自然就推出了针对自己GPU的加速工具TensorRT。一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三次cuDNN对应的API,但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的,TensorRT会对一些可以合并网络进行合并。
C++ tensorrt是什么
TensorRT(Tensor Runtime)是由 NVIDIA 开发的用于高性能深度学习推理(inference)的库。它主要用于加速深度学习模型在 NVIDIA GPU 上的推理阶段,以提高模型的实时性能。
TensorRT 提供了许多优化技术,以减少深度学习模型推理的计算和内存开销。它通过使用精确的数值计算、层融合(layer fusion)、动态 Tensor 网络(dynamic tensor network)、深度学习加速库(cuDNN)、自动混合精度(automatic mixed precision)等技术,提供高效的推理加速。
TensorRT 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX(Open Neural Network Exchange)等。你可以使用 TensorRT 将经过训练的深度学习模型转换为 TensorRT 可以高效执行的格式,以利用 GPU 进行快速推理。
以下是 TensorRT 的一些主要特性:
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快速推理: TensorRT 通过 GPU 加速深度学习推理,提供高性能的模型执行。
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精确数值计算: TensorRT 支持对模型进行精确数值计算,以在不牺牲模型精度的情况下提高推理速度。
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层融合: TensorRT 可以自动融合相邻层,减少计算和内存开销。
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支持多种框架: TensorRT 提供用于与多种深度学习框架集成的工具,包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等。
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动态 Tensor 网络: TensorRT 支持构建动态的 Tensor 网络,适用于需要在推理期间动态改变形状的模型。
TensorRT 的使用通常涉及到以下几个步骤:
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创建和训练模型: 使用深度学习框架创建和训练深度学习模型。
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模型转换: 使用 TensorRT 提供的工具将训练好的模型转换为 TensorRT 可以高效执行的格式。
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加载和推理: 在 C++ 或其他支持的语言中加载 TensorRT 格式的模型并进行推理。
TensorRT 是用于加速深度学习推理的强大工具,尤其在实时应用、嵌入式系统和边缘计算等场景中具有重要作用。
C++ tensorrt 库 详解
TensorRT 是 NVIDIA 提供的深度学习推理库,专为在 NVIDIA GPU 上进行深度学习模型的加速而设计。TensorRT 提供了一系列工具和优化技术,以在推理阶段获得高性能、低延迟的模型执行。以下是关于 TensorRT 库的一些详细信息:
TensorRT 的主要特性:
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快速推理: TensorRT 通过 GPU 加速深度学习推理,提供高性能的模型执行。它针对 NVIDIA GPU 的架构进行了优化,充分利用了 GPU 的并行计算能力。
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精确数值计算: TensorRT 支持深度学习模型的精确数值计算,同时考虑到模型推理过程中的计算精度和效率。
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层融合: TensorRT 可以自动融合相邻层,减少计算和内存开销。这种层融合技术有助于减小模型的计算图,提高推理性能。
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多精度计算: TensorRT 支持多种精度计算,包括 FP32、FP16 和 INT8。可以根据模型的需求选择合适的精度,以在保持精度的同时提高计算性能。
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层和操作库: TensorRT 提供了包括卷积、归一化、激活函数等在内的一系列层和操作库,以满足不同模型结构的推理需求。
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支持多种框架: TensorRT 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等。通过支持多种框架,TensorRT 提供了灵活性,使用户能够在不同框架之间无缝转换和使用模型。
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动态 Tensor 网络: TensorRT 支持构建动态的 Tensor 网络,适用于需要在推理期间动态改变形状的模型。
TensorRT 的使用流程:
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创建和训练模型: 使用深度学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch)创建和训练深度学习模型。
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模型转换: 使用 TensorRT 提供的工具将训练好的模型转换为 TensorRT 可以高效执行的格式。这通常涉及到使用 TensorRT 的 Python API 进行模型转换。
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TensorRT 推理引擎构建: 使用 C++ 或其他支持的语言,在运行时加载 TensorRT 格式的模型并构建 TensorRT 推理引擎。推理引擎是 TensorRT 用于高效执行模型的核心组件。
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输入数据传递和推理: 将输入数据传递给 TensorRT 推理引擎,并执行推理操作。TensorRT 会在 GPU 上对输入数据进行并行计算,并输出模型的推理结果。
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清理资源: 在推理完成后,释放分配的 GPU 和 CPU 资源,以确保良好的系统资源管理。
TensorRT C++ API 使用示例:
以下是一个简化的 TensorRT C++ API 使用示例,展示了加载 TensorRT 模型并进行推理的基本步骤:
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#include <iostream>
#include <fstream>
#include <NvInfer.h>
int main() {
// 初始化 TensorRT
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
// 从文件中加载 TensorRT 模型
const char* trtModelPath = "path/to/your/model.plan";
std::ifstream trtModelStream(trtModelPath, std::ios::binary);
trtModelStream.seekg(0, trtModelStream.end);
const int modelSize = trtModelStream.tellg();
trtModelStream.seekg(0, trtModelStream.beg);
std::vector<char> modelData(modelSize);
trtModelStream.read(modelData.data(), modelSize);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(modelData.data(), modelSize, nullptr);
// 创建执行上下文
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
// 准备输入数据和输出缓冲区
float inputData[INPUT_SIZE]; // INPUT_SIZE 是模型期望的输入大小
float outputData[OUTPUT_SIZE]; // OUTPUT_SIZE 是模型期望的输出大小
// 分配 GPU 内存并将输入数据传输到 GPU
void* gpuInputBuffer;
cudaMalloc(&gpuInputBuffer, INPUT_SIZE * sizeof(float));
cudaMemcpy(gpuInputBuffer, inputData, INPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// 分配 GPU 内存用于输出
void* gpuOutputBuffer;
cudaMalloc(&gpuOutputBuffer, OUTPUT_SIZE * sizeof(float));
// 执行推理
context->execute(1, &gpuInputBuffer, &gpuOutputBuffer, nullptr, nullptr);
// 将输出数据从 GPU 复制回主机
cudaMemcpy(outputData, gpuOutputBuffer, OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 处理输出数据...
// 清理资源
cudaFree(gpuInputBuffer);
cudaFree(gpuOutputBuffer);
context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();
return 0;
}
请注意,实际的使用场景可能会更加复杂,具体的实现可能需要更多的代码,特别是在处理不同类型和形状的输入数据时。确保查阅 TensorRT 的文档和示例,以获得详细的使用说明。