陈少文的博客
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使用 TensorRT 加速模型推理
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内容提要
TensorRT是一个用于在NVIDIA GPU上进行高性能推理加速的C++库，支持主流深度学习框架如Caffe、TensorFlow、PyTorch和MXNet。TensorRT通过优化原理提高推理性能，包括合并层、量化、kernel自动调优、动态张量显存和多流并行。转换PyTorch模型为ONNX格式可使用trace或script方法，转换TensorFlow模型需要先转为pb格式再转为TensorRT。转换模型为TensorRT需要下载模型、转换脚本和安装相关依赖。使用TensorRT-LLM进行转换可以获得更好的转换成功率和效率。
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关键要点
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TensorRT是一个用于在NVIDIA GPU上进行高性能推理加速的C++库，支持Caffe、TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习框架。
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TensorRT通过合并层、量化、kernel自动调优、动态张量显存和多流并行等优化原理提高推理性能。
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将PyTorch模型转换为ONNX格式可以使用trace或script方法，TensorFlow模型需先转为pb格式再转为TensorRT。
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转换模型为TensorRT需要下载模型、转换脚本和安装相关依赖，使用TensorRT-LLM可以提高转换成功率和效率。
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TensorRT支持在同一GPU上执行多个Stream以提高利用率。
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PyTorch模型转换为ONNX时需调用torch.onnx.export函数，支持trace和script两种方法。
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TensorFlow模型需先转为pb格式，再转为uff格式以提高效率。
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使用TensorRT-LLM进行转换可以更好地部署与Triton集成，提升转换效率和成功率。
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