TensorRT基础知识及应用【学习笔记（十）】

这篇博客为修改过后的转载，因为没有转载链接，所以选了原创

文章目录

- 一、准备知识
- - 1.1 环境配置
  - - A. CUDA Driver
    - B. CUDA
    - C. cuDNN
    - D. TensorRT
  - 1.2 编程模型
- 二、构建阶段
- - 2.1 创建网络定义
  - 2.2 配置参数
  - 2.3 生成Engine
  - 2.4 保存为模型文件
  - 2.5 释放资源
- 三、运行时阶段
- - 3.1 反序列化并创建Engine
  - 3.2 创建一个`ExecutionContext`
  - 3.3 为推理填充输入
  - 3.4 调用enqueueV2来执行推理
  - 3.5 释放资源
- 四、编译和运行

一、准备知识

NVIDIA® TensorRT™是一个用于高性能深度学习的推理框架。它可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等训练框架相辅相成地工作。

1.1 环境配置

A. CUDA Driver

使用CUDA前，要求GPU驱动与cuda 的版本要匹配，匹配关系如下：

参考：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions__table-cuda-toolkit-driver-versions

检查机器建议的驱动

有recommended这一行中的是系统推荐安装的nvidia-driver-525驱动版本

$ ubuntu-drivers devices

// 比如我的机器输出如下

(base) enpei@enpei-ubutnu-desktop:~$ ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001C03sv000010DEsd000011D7bc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : GP106 [GeForce GTX 1060 6GB]
driver   : nvidia-driver-525 - distro non-free recommended
driver   : nvidia-driver-510 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-390 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-520 - third-party non-free
driver   : nvidia-driver-515-server - distro non-free
driver   : nvidia-driver-470 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-418-server - distro non-free
driver   : nvidia-driver-470-server - distro non-free
driver   : nvidia-driver-525-server - distro non-free
driver   : nvidia-driver-515 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-450-server - distro non-free
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

上面信息提示了，当前我使用的GPU是[GeForce GTX 1060 6GB]，他推荐的（recommended）驱动是nvidia-driver-525。

安装指定版本
```
$ sudo apt install nvidia-driver-525
```
重启
```
$ sudo reboot
```

检查安装

$ nvidia-smi

(base) enpei@enpei-ubutnu-desktop:~$ nvidia-smi
Mon Feb  2 12:23:45 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.78.01    Driver Version: 525.78.01    CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 40%   29C    P8     9W / 120W |    239MiB /  6144MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1079      G   /usr/lib/xorg/Xorg                102MiB |
|    0   N/A  N/A      1387      G   /usr/bin/gnome-shell              133MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

可以看到当前安装的驱动版本是525.78.01，需要注意CUDA Version: 12.0指当前驱动支持的最高版本。

B. CUDA

选择对应版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

根据提示安装，如我选择的11.8 版本的：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

安装nvcc
```
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
重启

C. cuDNN

下载安装包：访问：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn，选择对应的版本，下载对应的安装包（建议使用Debian包安装）

比如我下载的是：Local Installer for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)，下载后的文件名为cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.7.0.84_1.0-1_amd64.deb。

安装：

参考链接：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

# 注意，运行下面的命令前，将下面的 X.Y和v8.x.x.x 替换成自己具体的CUDA 和 cuDNN版本，如我的CUDA 版本是11.8，cuDNN 版本是 8.7.0.84

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-${OS}-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb
# 我的：sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.7.0.84_1.0-1_amd64.deb

sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update


sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Y
# 我的：sudo apt-get install libcudnn8=8.7.0.84-1+cuda11.8


sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.Y
# 我的：sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.7.0.84-1+cuda11.8


sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.x.x.x-1+cudaX.Y
# 我的：sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.7.0.84-1+cuda11.8

验证
```
# 复制文件
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
```
可能报错：test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

解决办法：sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

D. TensorRT

TensorRT是什么：

TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理SDK，能够在NVIDIA GPU上实现低延迟、⾼吞吐量的部署。
TensorRT包含⽤于训练好的模型的优化器，以及⽤于执⾏推理的runtime。

在这里插入图片描述

TensorRT优化策略：

消除不使⽤输出的层；
卷积、偏置和ReLU运算的融合；
具有⾜够相似的参数和相同的源张量的操作的集合(例如，GoogleNet v5的inception模块中的1x1卷积)；
通过将层输出定向到正确的最终⽬的地来合并连接层；
如果有必要，构造器还会修改权重的精度。当⽣成8位整数精度的⽹络时，它使⽤⼀个称为校准的过程来确定中间激活的动态范围，从⽽确定量化所需的适当⽐例因⼦；
此外，构建阶段还在虚拟数据上运⾏层，以从其内核⽬录中选择最快的，
并在适当的地⽅执⾏权重预格式化和内存优化。

在这里插入图片描述

TensorRT优化策略：

TensorRT需要在⽬标GPU设备上实际运⾏来选择最优算法和配置（根据硬件、软件环境版本等）
所以TensorRT⽣成的模型迁移到别的设备或其他版本的TensorRT下不⼀定能运⾏。

如何使⽤TensorRT？

在这里插入图片描述

模型转换：
在这里插入图片描述

插件Plugin
在这里插入图片描述

访问：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 下载对应版本的TensorRT

比如我选择的是 8.5.3版本，下载完文件名为：nv-tensorrt-local-repo-ubuntu2004-8.5.3-cuda-11.8_1.0-1_amd64.deb

安装：

参考地址：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-debian

# 替换成自己的OS 和 版本信息
os="ubuntuxx04"
tag="8.x.x-cuda-x.x"
sudo dpkg -i nv-tensorrt-local-repo-${os}-${tag}_1.0-1_amd64.deb
# 我的：sudo dpkg -i nv-tensorrt-local-repo-ubuntu2004-8.5.3-cuda-11.8_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/nv-tensorrt-local-repo-${os}-${tag}/*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
# 我的：sudo cp /var/nv-tensorrt-local-repo-ubuntu2004-8.5.3-cuda-11.8/*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt

验证：

dpkg -l | grep TensorRT

# 输出
ii  libnvinfer-bin                                    8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT binaries
ii  libnvinfer-dev                                    8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT development libraries and headers
ii  libnvinfer-plugin-dev                             8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT plugin libraries
ii  libnvinfer-plugin8                                8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT plugin libraries
ii  libnvinfer-samples                                8.5.3-1+cuda11.8                    all          TensorRT samples
ii  libnvinfer8                                       8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT runtime libraries
ii  libnvonnxparsers-dev                              8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT ONNX libraries
ii  libnvonnxparsers8                                 8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT ONNX libraries
ii  libnvparsers-dev                                  8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT parsers libraries
ii  libnvparsers8                                     8.5.3-1+cuda11.8                    amd64        TensorRT parsers libraries
ii  tensorrt                                          8.5.3.1-1+cuda11.8                  amd64        Meta package for TensorRT

如果遇到unmet dependencies的问题, 一般是cuda cudnn没有安装好。TensorRT的INCLUDE 路径是 /usr/include/x86_64-linux-gnu/, LIB路径是/usr/lib/x86_64-linux-gnu/,Sample code在/usr/src/tensorrt/samples, trtexec在/usr/src/tensorrt/bin下。

1.2 编程模型

TensorRT分两个阶段运行

构建（Build）阶段：你向TensorRT提供一个模型定义，TensorRT为目标GPU优化这个模型。这个过程可以离线运行。
运行时（Runtime）阶段：你使用优化后的模型来运行推理。

构建阶段后，我们可以将优化后的模型保存为模型文件，模型文件可以用于后续加载，以省略模型构建和优化的过程。

二、构建阶段

样例代码：6.trt_basic/src/build.cpp

构建阶段的最高级别接口是 Builder。Builder负责优化一个模型，并产生Engine。通过如下接口创建一个Builder 。

nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);

要生成一个可以进行推理的Engine，一般需要以下三个步骤：

创建一个网络定义
填写Builder构建配置参数，告诉构建器应该如何优化模型
调用Builder生成Engine

2.1 创建网络定义

NetworkDefinition接口被用来定义模型。如下所示：

// bit shift，移位：y左移N位，相当于 y * 2^N
// kEXPLICIT_BATCH（显性Batch）为0，1U << 0 = 1
// static_cast：强制类型转换
const auto explicitBatch = 1U << static_cast<uint32_t>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH);
nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(explicitBatch);

接口createNetworkV2接受配置参数，参数用按位标记的方式传入。比如上面激活explicitBatch，是通过1U << static_cast<uint32_t>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH); 将explicitBatch对应的配置位设置为1实现的。在新版本中，请使用createNetworkV2而非其他任何创建NetworkDefinition 的接口。

将模型转移到TensorRT的最常见的方式是以ONNX格式从框架中导出（将在后续课程进行介绍），并使用TensorRT的ONNX解析器来填充网络定义。同时，也可以使用TensorRT的Layer和Tensor等接口一步一步地进行定义。通过接口来定义网络的代码示例如下：

添加输入层

nvinfer1::ITensor* input = network->addInput("data", nvinfer1::DataType::kFLOAT, nvinfer1::Dims4{1, input_size, 1, 1});

添加全连接层

nvinfer1::IFullyConnectedLayer* fc1 = network->addFullyConnected(*input, output_size, fc1w, fc1b);

添加激活层

nvinfer1::IActivationLayer* relu1 = network->addActivation(*fc1->getOutput(0), nvinfer1::ActivationType::kRELU);

通过调用network的方法，我们可以构建网络的定义。

无论你选择哪种方式，你还必须定义哪些张量是网络的输入和输出。没有被标记为输出的张量被认为是瞬时值，可以被构建者优化掉。输入和输出张量必须被命名，以便在运行时，TensorRT知道如何将输入和输出缓冲区绑定到模型上。示例代码如下：

// 设置输出名字
relu1->getOutput(0)->setName("output");
// 标记输出
network->markOutput(*relu1->getOutput(0));

TensorRT的网络定义不会复制参数数组（如卷积的权重）。因此，在构建阶段完成之前，你不能释放这些数组的内存。

2.2 配置参数

下面我们来添加相关Builder 的配置。createBuilderConfig接口被用来指定TensorRT应该如何优化模型。如下：

nvinfer1::IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();

在可用的配置选项中，你可以控制TensorRT降低计算精度的能力，控制内存和运行时执行速度之间的权衡，并限制CUDA®内核的选择。由于构建器的运行可能需要几分钟或更长时间，你也可以控制构建器如何搜索内核，以及缓存搜索结果以用于后续运行。在我们的示例代码中，我们仅配置workspace（workspace 就是 tensorrt 里面算子可用的内存空间）大小和运行时batch size ，如下：

// 配置运行时batch size参数
builder->setMaxBatchSize(1);
// 配置运行时workspace大小
std::cout << "Workspace Size = " << (1 << 28) / 1024.0f / 1024.0f << "MB" << std::endl; // 256Mib
config->setMaxWorkspaceSize(1 << 28);

2.3 生成Engine

在你有了网络定义和Builder配置后，你可以调用Builder来创建Engine。Builder以一种称为plan的序列化形式创建Engine，它可以立即反序列化，也可以保存到磁盘上供以后使用。需要注意的是，由TensorRT创建的Engine是特定于创建它们的TensorRT版本和创建它们的GPU的，当迁移到别的GPU和TensorRT版本时，不能保证模型能够被正确执行。生成Engine的示例代码如下：

nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);

2.4 保存为模型文件

当有了engine后我们可以将其保存为文件，以供后续使用。代码如下：

// 序列化
nvinfer1::IHostMemory* engine_data = engine->serialize();
// 保存至文件
std::ofstream engine_file("mlp.engine", std::ios::binary);
engine_file.write((char*)engine_data->data(), engine_data->size());

2.5 释放资源

// 理论上，前面申请的资源都应该在这里释放，但是这里只是为了演示，所以只释放了部分资源
file.close();             // 关闭文件
delete serialized_engine; // 释放序列化的engine
delete engine;            // 释放engine
delete config;            // 释放config
delete network;           // 释放network
delete builder;           // 释放builder

三、运行时阶段

样例代码: 6.trt_basic/src/runtime.cu

TensorRT运行时的最高层级接口是Runtime 如下：

nvinfer1::IRuntime *runtime = nvinfer1::createInferRuntime(looger);

当使用Runtime时，你通常会执行以下步骤：

反序列化一个计划以创建一个Engine。
从引擎中创建一个ExecutionContext。

然后，重复进行：

为Inference填充输入缓冲区。
在ExecutionContext调用enqueueV2()来运行Inference

3.1 反序列化并创建Engine

通过读取模型文件并反序列化，我们可以利用runtime生成Engine。如下：

nvinfer1::ICudaEngine *engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_data.data(), engine_data.size(), nullptr);

Engine接口代表一个优化的模型。你可以查询Engine关于网络的输入和输出张量的信息，如：预期尺寸、数据类型、数据格式等。

3.2 创建一个`ExecutionContext`

有了Engine后我们需要创建ExecutionContext 以用于后面的推理执行。

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

从Engine创建的ExecutionContext接口是调用推理的主要接口。ExecutionContext包含与特定调用相关的所有状态，因此你可以有多个与单个引擎相关的上下文，且并行运行它们，在这里我们暂不展开了解，仅做介绍。

3.3 为推理填充输入

我们首先创建CUDA Stream用于推理的执行。

stream 可以理解为一个任务队列，调用以 async 结尾的 api 时，是把任务加到队列，但执行是异步的，当有多个任务且互相没有依赖时可以创建多个 stream 分别用于不同的任务，任务直接的执行可以被 cuda driver 调度，这样某个任务做 memcpy时另外一个任务可以执行计算任务，这样可以提高 gpu利用率。

cudaStream_t stream = nullptr;
// 创建CUDA Stream用于context推理
cudaStreamCreate(&stream);

然后我们同时在CPU和GPU上分配输入输出内存，并将输入数据从CPU拷贝到GPU上。

// 输入数据
float* h_in_data = new float[3]{1.4, 3.2, 1.1};
int in_data_size = sizeof(float) * 3;
float* d_in_data = nullptr;
// 输出数据
float* h_out_data = new float[2]{0.0, 0.0};
int out_data_size = sizeof(float) * 2;
float* d_out_data = nullptr;
// 申请GPU上的内存
cudaMalloc(&d_in_data, in_data_size);
cudaMalloc(&d_out_data, out_data_size);
// 拷贝数据
cudaMemcpyAsync(d_in_data, h_in_data, in_data_size, cudaMemcpyHostToDevice, stream);
// enqueueV2中是把输入输出的内存地址放到bindings这个数组中，需要写代码时确定这些输入输出的顺序（这样容易出错，而且不好定位bug，所以新的接口取消了这样的方式，不过目前很多官方 sample 也在用v2）
float* bindings[] = {d_in_data, d_out_data};

3.4 调用enqueueV2来执行推理

将数据从CPU中拷贝到GPU上后，便可以调用enqueueV2 进行推理。代码如下：

// 执行推理
bool success = context->enqueueV2((void**)bindings, stream, nullptr);
// 把数据从GPU拷贝回host
cudaMemcpyAsync(h_out_data, d_out_data, out_data_size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream);
// stream同步，等待stream中的操作完成
cudaStreamSynchronize(stream);
// 输出
std::cout << "输出信息: " << host_output_data[0] << " " << host_output_data[1] << std::endl;

3.5 释放资源

cudaStreamDestroy(stream);
cudaFree(device_input_data_address);
cudaFree(device_output_data_address);   
delete[] host_input_data;
delete[] host_output_data;

delete context;
delete engine;
delete runtime;

四、编译和运行

样例代码: 6.trt_basic/CMakeLists.txt

利用我们前面cmake课程介绍的添加自定义模块的方法，创建cmake/FindTensorRT.cmake文件，我们运行下面的命令以编译示例代码：

cmake -S . -B build 
cmake --build build

然后执行下面命令，build将生成mlp.engine，而runtime将读取mlp.engine并执行：

./build/build
./build/runtime

最后将看到输出结果：

输出信息: 0.970688 0.999697