淺談TensorRT加速原理

英偉達TensorRT是一種專門為深度學習推理優(yōu)化的庫，它充分利用GPU的并行計算能力，加速神經網絡模型的推斷過程?；?/span> NVIDIA TensorRT 的應用程序在推理過程中的執(zhí)行速度比純 CPU 平臺快達 36 倍，能夠優(yōu)化在所有主要框架上訓練的神經網絡模型，以高精度校準較低精度，并部署到超大規(guī)模數據中心、嵌入式平臺或汽車產品平臺。在時下流行的LLM大模型推理加速中，NVIDIA TensorRT-LLM開源庫更是大放異彩。TensorRT-LLM 加速了用于生成 AI的最新大型語言模型，性能提高了 8 倍，TCO 降低了 5.3 倍，能耗降低了近 6 倍。目前TenorRT框架已經成為在英偉達GPU上部署深度學習模型的不二之選。下面我們將從幾個主要方面淺談TensorRT框架推理加速的原理。

注：圖片來自英偉達TensorRT SDK官網 https://developer.nvidia.com/tensorrt

一、精度校準：

1. FP16量化：

FP16（半精度浮點數）是指使用16位二進制表示浮點數，相較于傳統(tǒng)的32位浮點數，占用更少的存儲空間，并能夠在GPU上進行更高效的運算。TensorRT支持將模型的權重和激活函數的精度從FP32減少到FP16，從而減小了內存占用和計算復雜度。FP16量化在深度學習推理中通常能夠保持良好的模型準確性，特別是對于計算資源有限的嵌入式設備或移動平臺而言。

2. INT8量化：

INT8（8位整數）量化更進一步地減小了模型的存儲需求和計算開銷。在INT8量化中，模型參數和激活值都被量化為8位整數，從而顯著減小了內存占用和運算開銷。為了將浮點數量化為整數，通常需要通過離散化的方法，例如乘以一個縮放因子并進行四舍五入。雖然INT8量化引入了量化誤差，但在許多實際應用中，可以通過合適的校準和訓練來保持模型的高精度。

3. TensorRT支持的精度校準方法：

TensorRT提供了幾種方法來進行精度校準，以滿足不同的應用需求：

1）統(tǒng)一精度校準（Unified Precision Calibration）： TensorRT使用統(tǒng)一的方法將FP32模型量化到FP16或INT8，適用于大多數深度學習模型。

2）自定義精度校準（Custom Calibration）： 允許用戶自定義量化過程，以便更好地適應特定模型結構和需求。

3）在線精度校準（Online Calibration）： 允許在模型推斷過程中進行在線校準，動態(tài)適應模型的輸入數據分布。

這些方法使得開發(fā)者能夠根據應用場景的不同選擇合適的精度校準策略，權衡模型精度和推理性能。

通過使用TensorRT的精度校準功能，開發(fā)者可以靈活地選擇適合其應用場景的量化方法，在提高推理速度的同時，最大限度地保持模型的準確性。這對于在嵌入式系統(tǒng)、移動設備等資源有限的環(huán)境中進行深度學習推理非常重要。

二、層融合：

層融合是通過將多個網絡層組合成一個更大的層，以減小計算負擔，提高推理性能的技術。層融合在TensorRT中通過一系列優(yōu)化技術和規(guī)則實現(xiàn)，下面詳細描述一下TensorRT中的層融合過程：

層融合的具體過程：

規(guī)則定義： TensorRT使用一系列規(guī)則來確定哪些層可以被融合以及如何融合。這些規(guī)則考慮了網絡的拓撲結構和支持的操作。例如，卷積層和激活函數（如ReLU）常?？梢员蝗诤显谝黄?，以減少內存訪問和計算負擔。

融合操作的選擇： 一旦確定了可以融合的層，TensorRT會選擇合適的操作將它們融合在一起。例如，對于卷積層和激活函數的融合，可以將它們組合成一個新的操作，稱為卷積-激活（Convolution-ReLU）操作。這樣做的好處是避免了在兩個層之間傳遞數據的需要，減少了內存開銷。

融合參數的調整： 在層融合的過程中，TensorRT可能會調整融合操作的參數，以保持模型的準確性。例如，它可能會調整激活函數的閾值，以適應新的融合操作。

重復應用規(guī)則： 層融合是一個迭代的過程，TensorRT會多次應用規(guī)則，嘗試找到最優(yōu)的融合策略。這樣可以確保在最大程度上減小計算負擔的同時，保持模型的準確性。

三、多流執(zhí)行：

英偉達TensorRT具備用于并行處理多個輸入流的可擴展設計的能力，這種能力使得在實際應用中能夠高效地處理多個輸入數據流，適用于實時、多通道、或者批處理的場景。以下是TensorRT在多輸入流處理方面的詳細描述：

多輸入流處理的可擴展設計：

多流插槽（Multistream Slots）： TensorRT引入了多流插槽的概念，允許在單個TensorRT引擎中并行處理多個輸入流。每個流插槽都關聯(lián)著一個輸入流，使得多個輸入數據流能夠獨立地傳遞到TensorRT引擎中。

圖優(yōu)化的并行處理： TensorRT對圖進行優(yōu)化時，會考慮多個輸入流的并行性。這包括層融合、算法選擇等優(yōu)化步驟，確保每個輸入流都能夠充分利用GPU的并行計算能力。

動態(tài)擴展性： TensorRT的設計考慮到了動態(tài)擴展性，允許在運行時動態(tài)添加或刪除流插槽。這使得在應對不同數量輸入流的情況下能夠靈活地調整系統(tǒng)設計，適應實時場景或批處理需求。

Batch大小和流的關聯(lián)： TensorRT支持在圖的優(yōu)化和推理過程中將Batch大小與流插槽關聯(lián)起來。這樣，不同輸入流的Batch大小可以是獨立的，滿足實際應用中不同流的數據分布。

GPU資源管理： TensorRT在處理多個輸入流時，能夠有效管理GPU資源。通過合理地分配GPU資源，TensorRT可以使不同輸入流的推理過程相互獨立，充分利用GPU的計算能力。

四、內核自動調整：

英偉達TensorRT可以基于目標 GPU 平臺選擇最佳數據層和算法，具體實現(xiàn)方法如下：

硬件特性識別： TensorRT能夠識別目標GPU平臺的硬件特性，包括CUDA架構、CUDA核心數量、存儲器帶寬等。這使得TensorRT能夠充分利用目標硬件的并行計算能力，選擇適合該硬件的算法和數據層。

算法選擇： TensorRT通過優(yōu)化和選擇適當的算法，以最大限度地發(fā)揮目標GPU的性能。這包括選擇高效的卷積實現(xiàn)、優(yōu)化的矩陣運算等。TensorRT根據目標GPU的架構和性能特點，選擇在該硬件上執(zhí)行最佳的深度學習算法。

數據層選擇： 不同的GPU架構對于數據的訪問模式有不同的要求，包括存儲器帶寬、緩存大小等。TensorRT可以根據目標GPU的特性選擇最佳的數據層，以優(yōu)化內存訪問模式，提高數據的加載和傳遞效率。

精確的性能模型： TensorRT利用對GPU硬件的深入了解，建立了精確的性能模型。這使得在模型推理前，TensorRT能夠預測不同部分的計算時間，并基于這些預測進行一系列的優(yōu)化，包括層融合、精度校準等，以提高整體推理性能。

通過這些能力，TensorRT能夠實現(xiàn)對目標GPU平臺的智能適配，充分發(fā)揮硬件的性能潛力，提供高效的深度學習推理。這對于在不同硬件環(huán)境中部署深度學習模型，實現(xiàn)最佳性能至關重要。

五、動態(tài)張量顯存：

動態(tài)張量內存技術通常指的是在運行時動態(tài)分配和管理張量（Tensor）內存的能力。這種技術對于處理變長序列、動態(tài)形狀（Dynamic Shapes）或者在推理過程中動態(tài)修改模型結構的情況非常有用。

動態(tài)分配和釋放內存： TensorRT可能具有在運行時根據實際需要動態(tài)分配和釋放張量內存的能力。這對于不同批次大小或輸入形狀的情況非常有用。

支持變長序列： 對于處理變長序列的任務，例如自然語言處理中的自然語言理解（NLU），動態(tài)張量內存技術可以使得模型能夠適應不同長度的輸入序列。

TensorRT運行時引擎： TensorRT的運行時引擎包括一些智能的內存管理機制，以便更靈活地處理動態(tài)張量。這可能涉及到內存池管理、動態(tài)內存分配算法等。

注：圖片來自英偉達TensorRT官網介紹https://developer.nvidia.cn/tensorrt

總體而言，TensorRT的加速原理是通過一系列優(yōu)化技術和并行計算來最大程度地提高深度學習推理的速度。這些技術包括精度校準、層融合、多流執(zhí)行、內核自動調整及動態(tài)張量顯存。通過使用TensorRT，開發(fā)者可以在保持模型準確性的同時，顯著提高推理性能，從而更好地滿足實時和高效的深度學習應用需求。

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