TensorRT 下載詳解

一、TensorRT 概述

TensorRT 是英偉達推出的一個高性能深度學習推理引擎，它能夠在英偉達 GPU 上實現低延遲、高吞吐量的深度學習推理。TensorRT 可以針對特定的硬體和排列方式來對深度學習模型進行優化，因此在使用 TensorRT 進行推理時，不需要對模型進行任何修改，就能夠獲得更優秀的性能。目前，TensorRT 已經發展到了第 8 個版本。

二、TensorRT 下載

TensorRT 的下載地址為：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download。在下載 TensorRT 之前，需要先登錄 NVIDIA 開發者網站，並填寫對應的信息，例如姓名、郵箱、公司、國家等，方可開始下載。

三、TensorRT 安裝

TensorRT 的安裝過程較為複雜，需要涉及到的步驟包含下載、解壓、設置環境變數、編譯等。以下是 TensorRT 安裝的詳細步驟：

1. 下載 TensorRT 安裝包
wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/7.1.3/local_repos/nv-tensorrt-repo-ubuntu1604-cuda10.2-trt7.1.3.4-ga-20200617_1-1_amd64.deb

2. 安裝 TensorRT 安裝包
sudo dpkg -i nv-tensorrt-*.deb

3. 確認安裝是否成功
dpkg -l | grep TensorRT

值得注意的是，在使用 TensorRT 時，還需要安裝 CUDA 和 cuDNN 這兩個工具。在安裝 CUDA 和 cuDNN 時，需要根據自己的顯卡對應的 CUDA 版本進行選擇。

四、TensorRT 示例代碼

以下是使用 TensorRT 進行推理的示例代碼，該代碼用於對一個圖像進行分類：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main(int argc, char** argv) {
    // Load TRT engine
    std::ifstream trtFile("model.trt", std::ios::binary);
    trtFile.seekg(0, trtFile.end);
    int fileSize = trtFile.tellg();
    trtFile.seekg(0, trtFile.beg);
    std::vector buffer(fileSize);
    trtFile.read(buffer.data(), fileSize);
    trtFile.close();
    nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
    nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(buffer.data(), fileSize, nullptr);

    // Create CUDA stream
    cudaStream_t stream;
    cudaStreamCreate(&stream);

    // Create TRT context
    nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

    // Load input and output buffers
    float* inputData = ...; // Load input image data
    float* outputData = ...; // Create output buffer

    // Execute inference
    context->enqueue(1, &inputData, stream, nullptr);
    cudaStreamSynchronize(stream);

    // Display predicted class
    int classIndex = 0;
    float maxProb = -1;
    for (int i = 0; i  maxProb) {
            classIndex = i;
            maxProb = outputData[i];
        }
    }
    std::cout << "Predicted class: " << classIndex <destroy();
    cudaStreamDestroy(stream);
    return 0;
}

五、TensorRT 性能優化

TensorRT 可以根據不同的硬體和演算法，提供性能優化。以下是優化 TensorRT 的幾個方面：

1. 確定計算能力

TensorRT 可以利用不同的卷積演算法和內存布局來對計算進行加速。因此，在使用 TensorRT 時，需要確認使用的硬體的計算能力和 TensorRT 支持的卷積演算法和內存布局是否相符。如果兩者不相符，那麼就會出現性能下降的情況。

2. 降低精度

降低精度是另一種優化 TensorRT 性能的方法。此時，需要根據訓練模型的精度要求來確定是否可以降低精度。通常情況下，將 FP32 型數據轉化為 FP16 型數據或者 INT8 型數據，都可以獲得額外的性能提升。

3. 優化網路結構

TensorRT 可以根據神經網路的結構進行優化。例如，通過將卷積層和池化層融合在一起，可以減少卷積和池化的內存訪問，從而提高性能。另外，如果神經網路結構包含一些重複的層，那麼可以將這些重複層合併到一個層中，並使用 TensorRT 的子圖剪枝技術來減小顯存佔用。

六、總結

TensorRT 是英偉達推出的一個高性能深度學習推理引擎，在圖像分類、物體檢測、語音識別等領域廣泛應用。在使用 TensorRT 之前，需要進行 TensorRT 的下載和安裝。為了獲得更加優秀的性能，還可以通過確認計算能力、降低精度、優化網路等方式進行 TensorRT 的性能優化。