高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT

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摘要： 随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标，推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。

本场技术沙龙回顾链接： TensorRT加速深度学习在线部署

演讲嘉宾简介：

李曦鹏，现任英伟达devTech团队高级软件工程师，毕业于中国科学院过程工程研究所，拥有近10年CUDA/HPC编程经验。主要负责深度神经网络和高性能计算的性能优化。

以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。

本次的分享主要分为两部分：

一、TensorRT理论介绍：基础介绍TensorRT是什么；做了哪些优化；为什么在有了框架的基础上还需要TensorRT的优化引擎。

二、TensorRT高阶介绍：对于进阶的用户，出现TensorRT不支持的网络层该如何处理；低精度运算如fp16，大家也知道英伟达最新的v100带的TensorCore支持低精度的fp运算，包括上一代的Pascal的P100也是支持fp16运算，当然我们针对这种推断（Inference）的版本还支持int8，就是说我们用8位的整型来取代原来的fp32做计算，大家可以想象速度上肯定会有很大提升，但是也会需要进行一些额外的工作。

随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。我们团队的目标是让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果。

一、TensorRT理论解释

TensorRT项目立项的时候名字叫做GPU Inference Engine（简称GIE），Tensor表示数据流动以张量的形式。所谓张量大家可以理解为更加复杂的高维数组，一般一维数组叫做Vector（即向量），二维数组叫做Matrix，再高纬度的就叫Tensor，Matrix其实是二维的Tensor。在TensoRT中，所有的数据都被组成最高四维的数组，如果对应到CNN中其实就是{N, C, H, W}，N表示batch size，即多少张图片或者多少个推断（Inference）的实例；C表示channel数目；H和W表示图像或feature maps的高度和宽度。TR表示的是Runtime。

下图是NVDIA针对深度学习平台的一系列完整的解决方案（官网有更新版本）。如果大家对深度学习有些了解的话可能会知道，它分为训练和部署两部分，训练部分首先也是最重要的是构建网络结构，准备数据集，使用各种框架进行训练，训练要包含validation和test的过程，最后对于训练好的模型要在实际业务中进行使用。训练的操作一般在线下，实时数据来之后在线训练的情况比较少，大多数情况下数据是离线的，已经收集好的，数据更新不频繁的一天或一周一收集，数据更新频繁的可能几十分钟，在线下有大规模的集群开始对数据或模型进行更新，这样的训练需要消耗大量的GPU，相对而言一般会给一个比较大的batchsize，因为它的实时性要求相对较低，一般训练模型给的是128，甚至有些极端的1024，大的batch的好处是可以充分的利用GPU设备。但是到推断（Inference）的时候就是不同的概念了，推断（Inference）的时候只需要做一个前向计算，将输入通过神经网络得出预测的结果。而推断（Inference）的实际部署有多种可能，可能部署在Data Center（云端数据中心），比如说大家常见的手机上的语音输入，目前都还是云端的，也就是说你的声音是传到云端的，云端处理好之后把数据再返回来；还可能部署在嵌入端，比如说嵌入式的摄像头、无人机、机器人或车载的自动驾驶，当然车载的自动驾驶可能是嵌入式的设备，也可能是一台完整的主机，像这种嵌入式或自动驾驶，它的特点是对实时性要求很高。同样的，Data Center也是对实时性要求很高，做一个语音识别，不能说说完了等很长时间还没有返回，所以在线的部署最大的特点是对实时性要求很高，它对latency非常敏感，要我们能非常快的给出推断（Inference）的结果。做一个不同恰当的比方，训练（Training）这个阶段如果模型比较慢，其实是一个砸钱可以解决的问题，我们可以用更大的集群、更多的机器，做更大的数据并行甚至是模型并行来训练它，重要的是成本的投入。而部署端不只是成本的问题，如果方法不得当，即使使用目前最先进的GPU，也无法满足推断（Inference）的实时性要求。因为模型如果做得不好，没有做优化，可能需要二三百毫秒才能做完一次推断（Inference），再加上来回的网络传输，用户可能一秒后才能得到结果。在语音识别的场景之下，用户可以等待；但是在驾驶的场景之下，可能会有性命之庾。

在部署阶段，latency是非常重要的点，而TensorRT是专门针对部署端进行优化的，目前TensorRT支持大部分主流的深度学习应用，当然最擅长的是CNN（卷积神经网络）领域，但是的TensorRT 3.0也是有RNN的API，也就是说我们可以在里面做RNN的推断（Inference）。

最典型的应用是图片的分类，这也是最经典的，实际上也是深度学习目前解决的比较好的一些问题。其他的例如，图片的语义分割、目标检测等都是以图片分类网络为基础进行改进的。目标检测是比较典型的例子（如下图），训练（Training）是对已经打好框的图片进行前向计算，得出的框和实际的框（ground truth）进行对比，然后再做后向更新，更新模型。真正做推断（Inference）的时候，比如一个摄像头，基本上要保证是实时的，也就是说起码要保证每秒25-30帧的速度，鉴于实际应用可能是二三十路摄像头同时进来的数据，这时候必须保证一块卡做到实时处理，还是比较有挑战性的工作。

总结一下推断（Inference）和训练（Training）的不同：

1. 推断（Inference）的网络权值已经固定下来，无后向传播过程，因此可以

1）模型固定，可以对计算图进行优化

2) 输入输出大小固定，可以做memory优化（注意：有一个概念是fine-tuning，即训练好的模型继续调优，只是在已有的模型做小的改动，本质上仍然是训练（Training）的过程，TensorRT没有fine-tuning

2. 推断（Inference）的batch size要小很多，仍然是latency的问题，因为如果batch size很大，吞吐可以达到很大，比如每秒可以处理1024个batch，500毫秒处理完，吞吐可以达到2048，可以很好地利用GPU；但是推断（Inference）不能做500毫秒处理，可以是8或者16，吞吐降低，没有办法很好地利用GPU.

3. 推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来处理数据，但是在推断（Inference）的时候，对精度的要求没有那么高，很多研究表明可以用低精度，如半长（16）的float型，即FP16，也可以用8位的整型（INT8）来做推断（Inference），研究结果表明没有特别大的精度损失，尤其对CNN。更有甚者，对Binary（二进制）的使用也处在研究过程中，即权值只有0和1。目前FP16和INT8的研究使用相对来说比较成熟。低精度计算的好处是一方面可以减少计算量，原来计算32位的单元处理FP16的时候，理论上可以达到两倍的速度，处理INT8的时候理论上可以达到四倍的速度。当然会引入一些其他额外的操作，后面的讲解中会详细介绍FP18和INT8；另一方面是模型需要的空间减少，不管是权值的存储还是中间值的存储，应用更低的精度，模型大小会相应减小。

下图展示的是TensorRT的效果，当然这是一个比较极端的例子，因为该例中使用的是最先进的GPU卡V100，V100添加了专门针对深度学习优化的TensorCore，TensorCore可以完成4×4矩阵的半精度乘法，也就是可以完成一个4×4的FP16矩阵和另外一个4×4的FP16矩阵相乘，当然可以再加一个矩阵（FP16 或FP32），得到一个FP32或者FP16的矩阵的过程。TensorCore在V100上理论峰值可以达到120 Tflops.（开个玩笑，电影终结者中整个天网的计算能力相当于两块V100）。回到图中，先看一下如果只是用CPU来做推断（Inference），首先它的吞吐只能达到140，也就是说每秒只能处理140张图片，同时整个处理过程需要有14ms的延迟，也就是说用户提交请求后，推断（Inference）阶段最快需要14ms才能返回结果；如果使用V100，在TensorFlow中去做推断（Inference），大概是6.67ms的延时，但是吞吐只能达到305；如果使用V100加TensorRT，在保证延迟不变的情况下，吞吐可以提高15倍，高达5700张图片每秒，这个差别是很大的。十几倍的吞吐的提升实际上是在保证延迟的情况下成本的缩减。

回到TensorRT的主题，之前大家普遍存在的一个疑问是在训练过程中可以使用不同的框架，为什么推断（Inference）不能用各种框架，比如TensorFlow等。当然是可以用的，但是问题是灵活性和性能是一种trade-off的关系，这是在做深度学习或训练过程中经常会遇到的一个问题。比如像TensorFlow的设计初衷是为各种各样的操作来做准备的，在早期的框架，例如Caffe中很多前后处理并不在框架里面完成，而是通过额外的程序或脚本处理，但是TensorFlow支持将所有的操作放入框架之中来完成，它提供了操作（Operation）级别的支持，使得灵活性大大提高，但是灵活性可能是以牺牲效率为代价的。TensorFlow在实现神经网络的过程中可以选择各种各样的高级库，如用nn来搭建，tf.nn中的convolution中可以加一个卷积，可以用slim来实现卷积，不同的卷积实现效果不同，但是其对计算图和GPU都没有做优化，甚至在中间卷积算法的选择上也没有做优化，而TensorRT在这方面做了很多工作。

在讲TensorRT做了哪些优化之前，想介绍一下TensorRT的流程，首先输入是一个预先训练好的FP32的模型和网络，将模型通过parser等方式输入到TensorRT中，TensorRT可以生成一个Serialization，也就是说将输入串流到内存或文件中，形成一个优化好的engine，执行的时候可以调取它来执行推断（Inference）。

如上图所示TensorRT整个过程可以分三个步骤，即模型的解析（Parser），Engine优化和执行（Execution）。暂时抛开TensorRT，如果让大家从头写一个深度学习模型的前向过程，具体过程应该是

1) 首先实现NN的layer，如卷积的实现，pooling的实现。

2) 管理memory，数据在各层之间如何流动。

3) 推断（Inference）的engine来调用各层的实现。

以上三个步骤在TendorRT都已经实现好了，用户需要做的是如何将网络输入到TensorRT中。目前TensorRT支持两种输入方式：

1. 一种是Parser的方式，即模型解析器，输入一个caffe的模型，可以解析出其中的网络层及网络层之间的连接关系，然后将其输入到TensorRT中，但是TensorRT是如何知道这些连接关系呢？答案是API。

2. API接口可以添加一个convolution或pooling。而Parser是解析模型文件，比如TensorFlow转换成的uff，或者是caffe的模型，再用API添加到TensorRT中，构建好网络。构建好后就可以做优化。

a) 考虑到一个情况，如果有一个网络层不支持，这个有可能，TensorRT只支持主流的操作，比如说一个神经网络专家开发了一个新的网络层，新型卷积和以前的卷积都不一样，TensorRT是不知道是做什么的。比如说最常见的检测网络，有一些网络层也是不支持的，这个时候涉及到customer layer的功能，即用户自定义层，构建用户自定义层需要告诉TensorRT该层的连接关系和实现方式，这样TensorRT才能去做。

b) 目前API支持两种接口实现方式，一种是C++，另一种是Python，Python接口可能在一些快速实现上比较方便一些。

c) Parser目前有三个，一个是caffe Parser，这个是最古老的也是支持最完善的；另一个是uff，这个是NV定义的网络模型的一种文件结构，现在TensorFlow可以直接转成uff；另外下一个版本3.5或4.0会支持的onnx，是Facebook主导的开源的可交换的各个框架都可以输出的，有点类似于文档编辑中的word格式或AutoCAD中CAD的格式，虽然是由一个公司提出，但是有希望成为一个标准，各个APP去支持这个标准。像pytorch和caffe 2都是支持这个格式的，这个目前只在NGC (NVDIA GPU Cloud)上支持，但是下一个版本发行都会支持。如果某个公司新推出一个特别火的框架不支持怎么办，仍然可以采用API的方式，一层一层的添加进去，告诉TensorRT连接关系，这也是OK的。

模型解析后，engine会进行优化，具体的优化稍后会介绍。得到优化好的engine可以序列化到内存（buffer）或文件（file），读的时候需要反序列化，将其变成engine以供使用。然后在执行的时候创建context，主要是分配预先的资源，engine加context就可以做推断（Inference）。

以上是TensorRT的整个过程，大家在疑惑TensorRT是否支持TensorFlow，首先大家写的网络计算层可能都是支持的，但是有些网络层可能不支持，在不支持的情况下可以用customer layer的方式添加进去，但是有时候为了使用方便，可能没办法一层一层的去添加，需要用模型文件形式，这个取决于Parser是否完全支持。相对而言，大家在框架有过比较后会发现，caffe这个框架的特点是非常不灵活，如果要添加一个新的网络层，需要修改源代码；TensorFlow的优点却是非常的灵活。

刚才讲到TensorRT所做的优化，总结下来主要有这么几点：

第一，也是最重要的，它把一些网络层进行了合并。大家如果了解GPU的话会知道，在GPU上跑的函数叫Kernel，TensorRT是存在Kernel的调用的。在绝大部分框架中，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三次cuDNN对应的API，但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的，TensorRT会对一些可以合并网络进行合并；再比如说，目前的网络一方面越来越深，另一方面越来越宽，可能并行做若干个相同大小的卷积，这些卷积计算其实也是可以合并到一起来做的。

第二，比如在concat这一层，比如说这边计算出来一个1×3×24×24，另一边计算出来1×5×24×24，concat到一起，变成一个1×8×24×24的矩阵，这个叫concat这层这其实是完全没有必要的，因为TensorRT完全可以实现直接接到需要的地方，不用专门做concat的操作，所以这一层也可以取消掉。

第三，Kernel可以根据不同的batch size 大小和问题的复杂程度，去选择最合适的算法，TensorRT预先写了很多GPU实现，有一个自动选择的过程。

第四，不同的batch size会做tuning。

第五，不同的硬件如P4卡还是V100卡甚至是嵌入式设备的卡，TensorRT都会做优化，得到优化后的engine。

下图是一个原始的GoogleNet的一部分，首先input后会有多个卷积，卷积完后有Bias和ReLU，结束后将结果concat（连接拼接）到一起，得到下一个input。

以上的整个过程可以做些什么优化呢？首先是convolution, Bias和ReLU这三个操作可以合并成CBR，合并后的结果如下所示，其中包含四个1×1的CBR，一个3×3的CBR和一个5×5的CBR。

接下来可以继续合并三个相连的1×1的CBR为一个大的1×1的CBR（如下图），这个合并就可以更好地利用GPU。

继而concat层可以消除掉，直接连接到下一层的next input（如下图）。

另外还可以做并发（Concurrency），如下图左半部分（max pool和1×1 CBR）与右半部分（大的1×1 CBR，3×3 CBR和5×5 CBR）彼此之间是相互独立的两条路径，本质上是不相关的，可以在GPU上通过并发来做，来达到的优化的目标。

二、TensorRT高级特征介绍

前面介绍了TesorRT的基础，更多信息可以查询官网，或者反馈给我。接下来和大家分享一些TensorRT比较高级的特征，这块主要针对有一定经验或者做过一些线上部署的人。

1. 插件支持

首先TensorRT是支持插件（Plugin）的，或者前面提到的Customer layer的形式，也就是说我们在某些层TensorRT不支持的情况下，最主要是做一些检测的操作的时候，很多层是该网络专门定义的，TensorRT没有支持，需要通过Plugin的形式自己去实现。实现过程包括如下两个步骤：

1) 首先需要重载一个IPlugin的基类，生成自己的Plugin的实现，告诉GPU或TensorRT需要做什么操作，要构建的Plugin是什么样子，其实就是类似于开发一个应用软件的插件，需要在上面实现什么功能。

2) 其次要将插件添加到合适的位置，在这里是要添加到网络里去。

注意，只有TensorRT 2.1和更高的版本支持插件的功能（该视频讲的时候的版本是3.0.2，支持插件功能）。

2. 低精度支持

低精度指的是之前所说过的FP16和INT8，其中FP16主要是Pascal P100和V100（tensor core）这两张卡支持；而INT8主要针对的是 P4和P40这两张卡，P4是专门针对线上做推断（Inference）的小卡，和IPhone手机差不多大，75瓦的一张卡，功耗和性能非常好。

3. Python接口和更多的框架支持

TensorRT目前支持Python和C++的API，刚才也介绍了如何添加，Model importer（即Parser）主要支持Caffe和Uff，其他的框架可以通过API来添加，如果在Python中调用pyTouch的API，再通过TensorRT的API写入TensorRT中，这就完成了一个网络的定义。

TensorRT去做推断（Inference）的时候是不再需要框架的，用Caffe做推断（Inference）需要Caffe这个框架，TensorRT把模型导进去后是不需要这个框架的，Caffe和TensorFlow可以通过Parser来导入，一开始就不需要安装这个框架，给一个Caffe或TensorFlow模型，完全可以在TensorRT高效的跑起来。

三、用户自定义层

使用插件创建用户自定义层主要分为两个步骤：

第一步是创建使用IPlugin接口创建用户自定义层，IPlugin是TensorRT中预定义的C++抽象类，用户需要定义具体实现了什么。

第二步是将创建的用户自定义层添加到网络中，如果是Caffe的模型，不支持这一层，将名字改成IPlugin是可以识别的，当然还需要一些额外的操作，说明这一层的操作是对应哪个Plugin的实现；而对于Uff是不支持Plugin的Parser，也就是说TensorFlow的模型中有一个Plugin的话，是不能从模型中识别出来的，这时候需要用到addPlugin()的方法去定义网络中Plugin的相关信息。

IPlugin接口中需要被重载的函数有以下几类：

1) 确定输出：一个是通过int getNbOutput()得到output输出的数目，即用户所定义的一层有几个输出。另一个是通过Dims getOutputDimensions (int index, const Dims* inputs, int nbInputDims) 得到整个输出的维度信息，大家可能不一定遇到有多个输出，一般来讲只有一个输出，但是大家在做检测网络的时候可能会遇到多个输出，一个输出是实际的检测目标是什么，另一个输出是目标的数目，可能的过个输出需要设定Dimension的大小。

2) 层配置：通过void configure() 实现构建推断（Inference） engine时模型中相应的参数大小等配置，configure()只是在构建的时候调用，这个阶段确定的东西是在运行时作为插件参数来存储、序列化/反序列化的。

3) 资源管理：通过void Initialize()来进行资源的初始化，void terminate()来销毁资源，甚至中间可能会有一些临时变量，也可以使用这两个函数进行初始化或销毁。需要注意的是，void Initialize()和void terminate()是在整个运行时都被调用的，并不是做完一次推断（Inference）就去调用terminate。相当于在线的一个服务，服务起的时候会调用void Initialize()，而服务止的时候调用void terminate()，但是服务会进进出出很多sample去做推断（Inference）。

4) 执行(Execution)：void enqueue()来定义用户层的操作

5) 序列化和反序列化：这个过程是将层的参数写入到二进制文件中，需要定义一些序列化的方法。通过size_t getSerializationSize()获得序列大小，通过void serialize()将层的参数序列化到缓存中，通过PluginSample()从缓存中将层参数反序列化。需要注意的是，TensorRT没有单独的反序列化的API，因为不需要，在实习构造函数的时候就完成了反序列化的过程

6) 从Caffe Parser添加Plugin：首先通过Parsernvinfer1::IPlugin* createPlugin()实现nvcaffeparser1::IPlugin 接口，然后传递工厂实例到ICaffeParser::parse()，Caffe的Parser才能识别

7) 运行时创建插件：通过IPlugin* createPlugin()实现nvinfer1::IPlugin接口，传递工厂实例到IInferRuntime::deserializeCudaEngine()

四、用户自定义层-YOLOv2实例

我们用一个例子YOLOv2来给大家讲一下完整的流程：

准备：首先要准备 Darknet framework（ https:// github.com/pjreddie/dar knet.git ），它是一个非常小众的cfg的形式，然后需要准备需要训练的数据集（VOC 2007 & VOC 2012），测试的指令如下：

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolo-voc-relu.cfg \

backup/yolo-voc-relu_final.weights \ data/dog.jpg

模型转换 ：如下图所示，根据darknet的配置文件生成caffe的prototxt文件，注意使用ReLu而不是leaky-ReLu；另外darknet中存储顺序不同，首先存储偏移；darknet的配置文件中padding的意义不同，pad = 1表示有padding，darknet中padding的大小是Kernel的大小除以2。

以下是darknet cuDNN和TensorRT FP32的性能对比，FP32是4.8ms，而Darknet是11.3ms。

五、低精度的推断（Inference）

TensorRT通过使用Pascal GPU低精度的技术，实现高性能。以下是FP16和INT8两种类型的性能对比。

1. FP16 推断（Inference）

TensorRT支持高度自动化的FP16推断（Inference），解析模型要将模型的的数据类型设置为DataType::kHALF，同时通过builder- >setHalf2Mode(true)指令将推断（Inference）设置为FP16的模式。需要注意两点，一点是FP16推断（Inference）不需要额外的输入，只需要输入预先训练好的FP32模型，另一点是目前只有Tesla P100/V100支持原生的FP16。

下图展示了将模型从FP32转换成FP16，并以FP16的形式存储的过程：

2. INT8 推断（Inference）

对于INT8 推断（Inference），需要生成一个校准表来量化模型。接下来主要关注INT8推断（Inference）的几个方面，即：如何生成校准表，如何使用校准表，和INT8推断（Inference）实例。

1) 如何生成校准表？

校准表的生成需要输入有代表性的数据集，对于分类任务TensorRT建议输入五百张到一千张有代表性的图片，最好每个类都要包括。生成校准表分为两步：第一步是将输入的数据集转换成batch文件；第二步是将转换好的batch文件喂到TensorRT中来生成基于数据集的校准表，可以去统计每一层的情况。

2) 如何使用校准表？

校准这个过程如果要跑一千次是很昂贵的，所以TensorRT支持将其存入文档，后期使用可以从文档加载，其中存储和加载的功能通过两个方法来支持，即writeCalibrationCache和readCalibrationCache。最简单的实现是从write()和read()返回值，这样就必须每次执行都做一次校准。如果想要存储校准时间，需要实现用户自定义的write/read方法，具体的实现可以参考TensorRT中的simpleINT8实例。

3) INT8推断（Inference）实例

通过下图的实例可以发现，在YOLOv2实例中，使用TensorRT INT8做推断（Inference）的性能可以达到2.34ms。