一、TensorRT 概述
TensorRT 是英伟达推出的一个高性能深度学习推理引擎，它能够在英伟达 GPU 上实现低延迟、高吞吐量的深度学习推理。TensorRT 可以针对特定的硬件和排列方式来对深度学习模型进行优化，因此在使用 TensorRT 进行推理时，不需要对模型进行任何修改，就能够获得更优秀的性能。目前，TensorRT 已经发展到了第 8 个版本。
二、TensorRT 下载
TensorRT 的下载地址为：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download。在下载 TensorRT 之前，需要先登录 NVIDIA 开发者网站，并填写对应的信息，例如姓名、邮箱、公司、国家等，方可开始下载。
三、TensorRT 安装
TensorRT 的安装过程较为复杂，需要涉及到的步骤包含下载、解压、设置环境变量、编译等。以下是 TensorRT 安装的详细步骤：
1. 下载 TensorRT 安装包
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. 安装 TensorRT 安装包
sudo dpkg -i nv-tensorrt-*.deb
3. 确认安装是否成功
dpkg -l | grep TensorRT值得注意的是，在使用 TensorRT 时，还需要安装 CUDA 和 cuDNN 这两个工具。在安装 CUDA 和 cuDNN 时，需要根据自己的显卡对应的 CUDA 版本进行选择。
四、TensorRT 示例代码
以下是使用 TensorRT 进行推理的示例代码，该代码用于对一个图像进行分类：
#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 < outputSize; i++) { if (outputData[i] > maxProb) { classIndex = i; maxProb = outputData[i]; } } std::cout << "Predicted class: " << classIndex << std::endl; // Delete TRT objects and CUDA stream delete context; delete engine; runtime->destroy(); cudaStreamDestroy(stream); return 0; }
五、TensorRT 性能优化
TensorRT 可以根据不同的硬件和算法，提供性能优化。以下是优化 TensorRT 的几个方面：
1. 确定计算能力
TensorRT 可以利用不同的卷积算法和内存布局来对计算进行加速。因此，在使用 TensorRT 时，需要确认使用的硬件的计算能力和 TensorRT 支持的卷积算法和内存布局是否相符。如果两者不相符，那么就会出现性能下降的情况。
2. 降低精度
降低精度是另一种优化 TensorRT 性能的方法。此时，需要根据训练模型的精度要求来确定是否可以降低精度。通常情况下，将 FP32 型数据转化为 FP16 型数据或者 INT8 型数据，都可以获得额外的性能提升。
3. 优化网络结构
TensorRT 可以根据神经网络的结构进行优化。例如，通过将卷积层和池化层融合在一起，可以减少卷积和池化的内存访问，从而提高性能。另外，如果神经网络结构包含一些重复的层，那么可以将这些重复层合并到一个层中，并使用 TensorRT 的子图剪枝技术来减小显存占用。
六、总结
TensorRT 是英伟达推出的一个高性能深度学习推理引擎，在图像分类、物体检测、语音识别等领域广泛应用。在使用 TensorRT 之前，需要进行 TensorRT 的下载和安装。为了获得更加优秀的性能，还可以通过确认计算能力、降低精度、优化网络等方式进行 TensorRT 的性能优化。
