TensorRTTraining-TRT8.6.1-Part5-V1.1.pdf

### TensorRT性能优化详解 #### 一、性能优化概述 TensorRT是一款由NVIDIA推出的高性能深度学习推理加速库，主要用于优化神经网络模型的部署过程，提高推断速度并减少资源消耗。随着版本的不断更新，TensorRT的功能越来越强大，尤其是在最新的8.6.1版本中，针对性能优化方面进行了大量的改进和完善。 性能优化的核心目标在于充分利用GPU的计算能力，特别是Tensor Core的能力，以提升整体的运行效率。在此过程中，Nsight System作为一款系统级的性能分析工具，扮演着关键角色，它能够帮助开发者快速定位性能瓶颈所在，并提供优化建议。此外，trtexec不仅是一个构建引擎的工具，同时也是进行性能测试的有效手段之一。而计算图优化和自定义插件（TRT plugin）则是实现性能优化的主要途径。 #### 二、GPU规格与数据类型 为了充分发挥Tensor Core的计算能力，需要关注GPU的规格，特别是在数据类型的使用上。TensorRT支持多种数据类型，包括但不限于： - TF32：Tensor Core专用的浮点数格式。 - FP16：半精度浮点数。 - INT8：8位整数。 - FP8：更精简的浮点数格式。 这些数据类型的选择对于性能有着显著的影响，因此合理选择数据类型是性能优化的重要一环。 #### 三、优化目标与流程 ##### 目标 性能优化的主要目标是尽可能地将非GEMM（General Matrix Multiplication）内核融合，使得GEMM内核的占比达到较高水平，比如90%以上。这是因为GEMM内核能够高效利用Tensor Core的特性，从而大幅提升计算效率。 ##### 流程 - **Step 1**：使用Framework->ONNX->TRT工作流来获得基线性能。 - **Step 2**：通过Nsight System等工具进行性能分析，找到瓶颈所在。 - **Step 3**：运用ONNX-graphsurgeon和TRT插件等手段进行优化。 - **Step 4**：重复步骤2和3直到满意为止。 #### 四、性能分析工具 ##### 1\. Nsight System - **功能**：系统级性能分析工具，用于定位优化机会。 - **作用**：查看未被使用的CPU和GPU时间间隙，平衡多CPU和GPU的工作负载。 - **支持**：Linux和Windows操作系统，x86-64架构。 ##### 2\. NVTX - **功能**：用户注解API，可以在性能分析时添加标记。 - **作用**：帮助开发者更好地理解程序执行流程中的各个阶段。 ##### 3\. Nsight Compute - **功能**：CUDA应用程序的交互式内核分析器。 - **作用**：分析CUDA API调用、内核启动和执行情况。 - **支持**：cuBLAS、cuDNN、TensorRT等库。 #### 五、简单优化示例 以FaceNet为例，该网络为一种典型的CNN网络，用于人脸识别任务。在初始状态下，存在重复的转置操作以及未能融合的Conv+BatchNorm+ReLU等操作，导致性能低下。通过使用ONNX-graphsurgeon去除重复的转置操作，同时融合相关的操作，可以显著提升性能。具体来说： - **去除重复的转置**：提高了两倍的吞吐量。 - **使用INT8和多流技术**：进一步将吞吐量提高至四倍。 此案例生动展示了如何通过简单的优化手段实现性能的显著提升。 #### 六、总结 TensorRT 8.6.1版本在性能优化方面提供了强大的支持，通过合理利用Nsight System、NVTX、Nsight Compute等工具进行性能分析，并结合计算图优化和自定义插件的应用，可以有效提升模型的推断速度。无论是从理论层面还是实践层面来看，TensorRT都是一款非常值得研究和应用的强大工具。