淺談TensorRT加速原理

英偉達(dá)TensorRT是一種專門為深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化的庫，它充分利用GPU的并行計算能力，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推斷過程?；?/span> NVIDIA TensorRT 的應(yīng)用程序在推理過程中的執(zhí)行速度比純 CPU 平臺快達(dá) 36 倍，能夠優(yōu)化在所有主要框架上訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以高精度校準(zhǔn)較低精度，并部署到超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、嵌入式平臺或汽車產(chǎn)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(jīng)成為在英偉達(dá)GPU上部署深度學(xué)習(xí)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(dá)TensorRT SDK官網(wǎng) https://developer.nvidia.com/tensorrt

一、精度校準(zhǔn)：

1. FP16量化：

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

2. INT8量化：

INT8（8位整數(shù)）量化更進(jìn)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(shù)和激活值都被量化為8位整數(shù)，從而顯著減小了內(nèi)存占用和運算開銷。為了將浮點數(shù)量化為整數(shù)，通常需要通過離散化的方法，例如乘以一個縮放因子并進(jìn)行四舍五入。雖然INT8量化引入了量化誤差，但在許多實際應(yīng)用中，可以通過合適的校準(zhǔn)和訓(xùn)練來保持模型的高精度。

3. TensorRT支持的精度校準(zhǔn)方法：

TensorRT提供了幾種方法來進(jìn)行精度校準(zhǔn)，以滿足不同的應(yīng)用需求：

1）統(tǒng)一精度校準(zhǔn)（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(shù)深度學(xué)習(xí)模型。

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

3）在線精度校準(zhǔn)（Online Calibration）： 允許在模型推斷過程中進(jìn)行在線校準(zhǔn)，動態(tài)適應(yīng)模型的輸入數(shù)據(jù)分布。

這些方法使得開發(fā)者能夠根據(jù)應(yīng)用場景的不同選擇合適的精度校準(zhǔn)策略，權(quán)衡模型精度和推理性能。

通過使用TensorRT的精度校準(zhǔn)功能，開發(fā)者可以靈活地選擇適合其應(yīng)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(zhǔn)確性。這對于在嵌入式系統(tǒng)、移動設(shè)備等資源有限的環(huán)境中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理非常重要。

二、層融合：

層融合是通過將多個網(wǎng)絡(luò)層組合成一個更大的層，以減小計算負(fù)擔(dān)，提高推理性能的技術(shù)。層融合在TensorRT中通過一系列優(yōu)化技術(shù)和規(guī)則實現(xiàn)，下面詳細(xì)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(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和支持的操作。例如，卷積層和激活函數(shù)（如ReLU）常?？梢员蝗诤显谝黄穑詼p少內(nèi)存訪問和計算負(fù)擔(dān)。

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?nèi)诤显谝黄?。例如，對于卷積層和激活函數(shù)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(shù)據(jù)的需要，減少了內(nèi)存開銷。

融合參數(shù)的調(diào)整： 在層融合的過程中，TensorRT可能會調(diào)整融合操作的參數(shù)，以保持模型的準(zhǔn)確性。例如，它可能會調(diào)整激活函數(shù)的閾值，以適應(yīng)新的融合操作。

重復(fù)應(yīng)用規(guī)則： 層融合是一個迭代的過程，TensorRT會多次應(yīng)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(fù)擔(dān)的同時，保持模型的準(zhǔn)確性。

三、多流執(zhí)行：

英偉達(dá)TensorRT具備用于并行處理多個輸入流的可擴(kuò)展設(shè)計的能力，這種能力使得在實際應(yīng)用中能夠高效地處理多個輸入數(shù)據(jù)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(xì)描述：

多輸入流處理的可擴(kuò)展設(shè)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(guān)聯(lián)著一個輸入流，使得多個輸入數(shù)據(jù)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(jìn)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(kuò)展性： TensorRT的設(shè)計考慮到了動態(tài)擴(kuò)展性，允許在運行時動態(tài)添加或刪除流插槽。這使得在應(yīng)對不同數(shù)量輸入流的情況下能夠靈活地調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計，適應(yīng)實時場景或批處理需求。

Batch大小和流的關(guān)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(guān)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(yīng)用中不同流的數(shù)據(jù)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(nèi)核自動調(diào)整：

英偉達(dá)TensorRT可以基于目標(biāo) GPU 平臺選擇最佳數(shù)據(jù)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(biāo)GPU平臺的硬件特性，包括CUDA架構(gòu)、CUDA核心數(shù)量、存儲器帶寬等。這使得TensorRT能夠充分利用目標(biāo)硬件的并行計算能力，選擇適合該硬件的算法和數(shù)據(jù)層。

算法選擇： TensorRT通過優(yōu)化和選擇適當(dāng)?shù)乃惴?，以最大限度地發(fā)揮目標(biāo)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(jù)目標(biāo)GPU的架構(gòu)和性能特點，選擇在該硬件上執(zhí)行最佳的深度學(xué)習(xí)算法。

數(shù)據(jù)層選擇： 不同的GPU架構(gòu)對于數(shù)據(jù)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(jù)目標(biāo)GPU的特性選擇最佳的數(shù)據(jù)層，以優(yōu)化內(nèi)存訪問模式，提高數(shù)據(jù)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(yù)測不同部分的計算時間，并基于這些預(yù)測進(jìn)行一系列的優(yōu)化，包括層融合、精度校準(zhǔn)等，以提高整體推理性能。

通過這些能力，TensorRT能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)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(xué)習(xí)推理。這對于在不同硬件環(huán)境中部署深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)最佳性能至關(guān)重要。

五、動態(tài)張量顯存：

動態(tài)張量內(nèi)存技術(shù)通常指的是在運行時動態(tài)分配和管理張量（Tensor）內(nèi)存的能力。這種技術(shù)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(jié)構(gòu)的情況非常有用。

動態(tài)分配和釋放內(nèi)存： TensorRT可能具有在運行時根據(jù)實際需要動態(tài)分配和釋放張量內(nèi)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(wù)，例如自然語言處理中的自然語言理解（NLU），動態(tài)張量內(nèi)存技術(shù)可以使得模型能夠適應(yīng)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(nèi)存管理機(jī)制，以便更靈活地處理動態(tài)張量。這可能涉及到內(nèi)存池管理、動態(tài)內(nèi)存分配算法等。

注：圖片來自英偉達(dá)TensorRT官網(wǎng)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(shù)和并行計算來最大程度地提高深度學(xué)習(xí)推理的速度。這些技術(shù)包括精度校準(zhǔn)、層融合、多流執(zhí)行、內(nèi)核自動調(diào)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(zhǔn)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(xué)習(xí)應(yīng)用需求。

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