TensorRT基础笔记

一，概述

TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用 C++ 开发，并提供了 C++ 和 Python 的 API 接口，支持 TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet 等深度学习框架，其中 Mxnet、Pytorch 的支持需要先转换为中间模型 ONNX 格式。截止到 2021.4.21 日， TensorRT 最新版本为 v7.2.3.4。

深度学习领域延迟和吞吐量的一般解释：

延迟 (Latency): 人和机器做决策或采取行动时都需要反应时间。延迟是指提出请求与收到反应之间经过的时间。大部分人性化软件系统（不只是 AI 系统），延迟都是以毫秒来计量的。
吞吐量 (Throughput): 在给定创建或部署的深度学习网络规模的情况下，可以传递多少推断结果。简单理解就是在一个时间单元（如：一秒）内网络能处理的最大输入样例数。

二，TensorRT 工作流程

在描述 TensorRT 的优化原理之前，需要先了解 TensorRT 的工作流程。首先输入一个训练好的 FP32 模型文件，并通过 parser 等方式输入到 TensorRT 中做解析，解析完成后 engin 会进行计算图优化（优化原理在下一章）。得到优化好的 engine 可以序列化到内存（buffer）或文件（file），读的时候需要反序列化，将其变成 engine以供使用。然后在执行的时候创建 context，主要是分配预先的资源，engine 加 context 就可以做推理（Inference）。

三，TensorRT 的优化原理

TensorRT 的优化主要有以下几点：

算子融合（网络层合并）：我们知道 GPU 上跑的函数叫 Kernel，TensorRT 是存在 Kernel 调用的，频繁的 Kernel 调用会带来性能开销，主要体现在：数据流图的调度开销，GPU内核函数的启动开销，以及内核函数之间的数据传输开销。大多数网络中存在连续的卷积 conv 层、偏置 bias 层和激活 relu 层，这三层需要调用三次 cuDNN 对应的 API，但实际上这三个算子是可以进行融合（合并）的，合并成一个 CBR 结构。同时目前的网络一方面越来越深，另一方面越来越宽，可能并行做若干个相同大小的卷积，这些卷积计算其实也是可以合并到一起来做的（横向融合）。比如 GoogLeNet 网络，把结构相同，但是权值不同的层合并成一个更宽的层。
concat 层的消除。对于 channel 维度的 concat 层，TensorRT 通过非拷贝方式将层输出定向到正确的内存地址来消除 concat 层，从而减少内存访存次数。
Kernel 可以根据不同 batch size 大小和问题的复杂度，去自动选择最合适的算法，TensorRT 预先写了很多 GPU 实现，有一个自动选择的过程（没找到资料理解）。其问题包括：怎么调用 CUDA 核心、怎么分配、每个 block 里面分配多少个线程、每个 grid 里面有多少个 block。
FP32->FP16、INT8、INT4：低精度量化，模型体积更小、内存占用和延迟更低等。
不同的硬件如 P4 卡还是 V100 卡甚至是嵌入式设备的卡，TensorRT 都会做对应的优化，得到优化后的 engine。

四，参考资料

内核融合：GPU深度学习的“加速神器”
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
《NVIDIA TensorRT 以及实战记录》PPT
https://www.tiriasresearch.com/wp-content/uploads/2018/05/TIRIAS-Research-NVIDIA-PLASTER-Deep-Learning-Framework.pdf