我的NVIDIA开发者之旅 - 极智AI | TensorRT API 构建模型推理流程

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  大家好，我是极智视界，本文介绍一下 TensorRT API 构建模型推理流程。

  TensorRT 构建模型推理一般有三种方式：(1) 使用框架自带的 TensorRT 接口，如 TF-TRT、Torch-TRT；(2) 使用 Parser 前端解释器，如 TF / Torch / … -> ONNX -> TensorRT；(3) 使用 TensorRT 原生 API 搭建网络。当然难度和易用性肯定是由低到高的，伴随而来的性能和兼容性也是由低到高的。这里我们直接介绍第三种方式。

1 TensorRT API 构建流程

  TensorRT API 的整个构建过程可以分为 构建阶段 和 运行阶段 ，其中构建阶段指的是添加算子&数据、网络参数配置、进行算子间逻辑连接以组建模型网，来生成 TensorRT Engine；运行阶段则可以抛开算子实现，直接调用构建阶段生成的 TensorRT Engine 进行前向推理计算。两个阶段中都有一些比较关键的模块，在下面的图中予以列出：

  下面分别进行细致介绍。

2 构建阶段

2.1 构建 Logger

  首先是构建 Logger 日志记录器：

logger = trt.Logger(trt.Logger.VERBOSE)

  可选参数：VERBOSE、INFO、WARNING、ERROR、INTERNAL_ERROR，产生不同等级的日志，由详细到简略：

• VERIOSE：[TensorRT] VERBOSE：Graph construction and optimization completed in 0.000261295 seconds.
• INFO：[TensorRT] INFO：Detected 1 inputs and 1 output network tensors.
• WARNING：[TensorRT] WARNING：Tensor DataType is determined at build time for tensors not marked as input or output.
• ERROR：[TensorRT] ERROR：INVALID_CONFIG：Deserialize the cuda engine failed.
• INTERNAL_ERROR：[TensorRT] ERROR：…/builder/tacticOptimizer.cpp (1820) - TRTInternal Error in computeCosts：0 (Could not find any implementation for node (Unnamed Layer* 0) [TopK].)

2.2 构建 Builder

  然后是构建 Builder 网络元数据，这是模型搭建的入口，网络的 TensorRT 内部表示以及可执行程序引擎，都是由该对象的成员方法生成的，来看 Builder 是怎么构建的：

builder = trt.Builder(logger)

  来看 Builder 的常用成员：

• builder.max_batch_size = 256：用于指定最大 batch size，在 static shape 模式下使用；
• builder.max_workspace_size = 1 << 30：用于指定最大可用显存，单位为 byte ( 注意：该项即将被废弃)；
• builder.fp16_mode = True / False：用于开启 / 关闭 fp16 模式 ( 注意：该项即将被废弃)；
• builder.int8_mode = True / False：用于开启 / 关闭 int8 模式 ( 注意：该项即将被废弃)；
• builder.int8_calibrator = … ：int8 模式的校准表 ( 注意：该项即将被废弃)；
• builder.strict_type_constraints = True / False：开启 / 关闭强制精度模式 ( 注意：该项即将被废弃)；
• builder.refittable = True / False：开启 / 关闭 refit 模式 ( 注意：该项即将被废弃)；

  你可能会比较好奇，可以看到上面很多的配置项即将被废弃，这不是说这些配置项不能用了，而是把它们移到了 BuilderConfig 中进行配置。需要注意的一点是，现在 NLP 里用的比较多的 Dynamic Shape 模式必须用 BuilderConfig 及其相关 API，那么紧接着我们来看 BuilderConfig。

2.3 构建 BuilderConfig

  构建 BuilferConfig 网络元数据的选项，该项负责设置模型的一些参数，如是否开启 fp16 模式、int8 模式等。BuilderConfig 是建立在 Builder 基础之上的：

config = builder.create_builder_config()

  来看 BuilderConfig 的常用成员：

• config.max_workspace_size = 1 << 30：用于指定最大可用显存；
• config.max_batch_size = … ：用于指定最大 batch，若没有配置该成员，则默认 Explicit batch 模式；
• config.flag = … ：用于设置标志位，如 1 << int(trt.BuilderFlag.FP16) 或 1 << int(trt.BuilderFlag.INT8) ；
• config.int8_calibrator = … ：int8 模式的校准表；
• 等等更多高级用法

  在以上的 等等更多高级用法 中还有如 set_tactic_sources (限制算法实现)、set_timing_cache (节约构建时间)、algorithm_selector (精确控制节点算法) 等。

2.4 构建 Network

  构建 Network 计算图，是 最为核心的一个模块。Network 是网络的主体，使用 TensorRT API 搭建模型，并且标记网络的输入输出节点，以把各个计算节点织连成网状：

network = builder.create_network()

• 常用参数：1 << int(tensorrt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)，使用 Explicit Batch 模式；
• 常用方法：
  • network.add_input(‘oneTensor’, trt.float32, (3, 4, 5)) 标记网络输入张量;
  • convLayer = network.add_convolution_nd(XXX) 添加各种网络层;
  • network.mark_output(convLayer.get_output(0)) 标记网络输出张量;

2.5 构建 SerializedNetwork

  构建 SerializedNetwork，这是网络的 TensorRT 内部表示，这个地方的后续处理就有两种选择：(1) 可以用它生成可执行的推理引擎直接进行后续推理，这样就不用反序列化的过程；(2) 把它序列化保存为文件，方便以后重新读取和使用，这里就需要涉及到反序列化，这是工程部署常用的方式。来看看怎么构建 SerializedNetwork：

engineString = builder.build_serialized_network(network, config)

  这样就完成了构建阶段，下面来看运行阶段。

3 运行阶段

  运行阶段相比构建阶段，过程较为简洁明了。下面来看。

3.1 构建 Engine

  构建 Engine，Engine 是推理引擎，是模型计算的核心，可以理解为可执行程序的代码段。来看 Engine 是怎么构建的：

engine = trt.Runtime(logger).deserialize_cuda_engine(engineString)

3.2 构建 Context

  构建 Context，主要用于计算的 GPU 上下文，类比 cpu 上的进程概念，是执行推理引擎的主体。来看 Context 是怎么构建的：

context = engine.create_execution_context()

3.3 构建 Buffer 相关

  构建 Buffer 相关，主要涉及数据的准备，包括 Host 端和 Device 端，以及数据的拷贝，如执行推理前需要将 CPU 数据拷贝到 GPU 上，即 Host -> Device；当推理完成后，需要将结果数据从 GPU 拷出到 CPU，也即 Device -> Host。一些相关的示例代码如下：

cudart.cudaMemcpy(bufferD, bufferH, bufferSize, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyHostToDevice)   # Host -> Device

cudart.cudaMemcpy(bufferH, bufferD, bufferSize, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyDeviceToHost)   # Device -> Host

3.4 构建 Execute

  构建 Execute，Execute 调用计算核心执行计算的过程，看代码，很简单：

context.execute_v2(bufferD)

  以上就完成了整个的 构建 与 运行过程，下面看个示例代码。

4 整流程构建示例代码

  这里以构建单算子 ( Identity Layer ) 网络为例，进行代码展示：

## 构建期
logger = trt.logger(trt.Logger.ERROR)
if os.path.isfile(trtFile):
  with open(trtFile, 'rb') as f:
    engineString = f.read()
else:
  builder = trt.Builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
  profile = builder.create_optimization_profile()
  config = builder.create_builder_config()
  config.max_workspace_size = 1 << 30
  
  inputTensor = network.add_input('inputT0', trt.DataType.FLOAT, [-1, -1, -1])
  profile.set_shape(inputTensor.name, [1, 1, 1], [3, 4, 5], [6, 7, 8])
  config.add_optimization_profile(profile)
  
  identityLayer = network.add_identity(inputTensor)
  network.mark_output(identityLayer.get_output(0))
  
  engineString = builder.build_serialized_network(network, config)
  with open(trtFile, 'wb') as f:
    f.write(engineString)

## 运行期
engine = trt.Runtime(logger).deserialize_cuda_engine(engineString)
context = engine.create_execution_context()

dataShape = [3, 4, 5]
context.set_binding_shape(0, dataShape)
data = np.arange(np.prod(dataShape), dtype=np.float32).reshape(*dataShape)
bufferH = [np.ascontiguousarray(data.reshape(-1))]
bufferD = [cudart.cudaMalloc(bufferH[0].nbytes)[1]]

cudart.cudaMemcpy(bufferD[0], bufferH[0].ctypes.data, bufferH[0].nbytes, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyHostToDevice)   # Host -> Device
context.execute_v2(bufferD)
cudart.cudaMemcpy(bufferH[i].ctypes.data, bufferD[i], bufferH[i].nbytes, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyDeviceToHost)   # Device -> Host

cudart.cudaFree(bufferD[0])

  好了，以上分享了 TensorRT API 构建模型推理流程的方法。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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