一，概述
TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用 C++ 开发，并提供了 C++ 和 Python 的 API 接口，支持 TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet 等深度学习框架，其中 Mxnet、Pytorch 的支持需要先转换为中间模型 ONNX 格式。截止到 2021.4.21 日， TensorRT 最新版本为 v7.2.3.4。
深度学习领域延迟和吞吐量的一般解释：
- 延迟 (
Latency): 人和机器做决策或采取行动时都需要反应时间。延迟是指提出请求与收到反应之间经过的时间。大部分人性化软件系统（不只是 AI 系统），延迟都是以毫秒来计量的。 - 吞吐量 (
Throughput): 在给定创建或部署的深度学习网络规模的情况下，可以传递多少推断结果。简单理解就是在一个时间单元（如：一秒）内网络能处理的最大输入样例数。
二，TensorRT 工作流程
在描述 TensorRT 的优化原理之前，需要先了解 TensorRT 的工作流程。首先输入一个训练好的 FP32 模型文件，并通过 parser 等方式输入到 TensorRT 中做解析，解析完成后 engin 会进行计算图优化（优化原理在下一章）。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 就可以做推理（Inference）。
三，TensorRT 的优化原理
TensorRT 的优化主要有以下几点：
-
算子融合（网络层合并）：我们知道
GPU上跑的函数叫Kernel，TensorRT是存在Kernel调用的，频繁的Kernel调用会带来性能开销，主要体现在：数据流图的调度开销，GPU内核函数的启动开销，以及内核函数之间的数据传输开销。大多数网络中存在连续的卷积conv层、偏置bias层和 激活relu层，这三层需要调用三次 cuDNN 对应的 API，但实际上这三个算子是可以进行融合（合并）的，合并成一个CBR结构。同时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（横向融合）。比如GoogLeNet网络，把结构相同，但是权值不同的层合并成一个更宽的层。 -
concat层的消除。对于channel维度的concat层，TensorRT通过非拷贝方式将层输出定向到正确的内存地址来消除concat层，从而减少内存访存次数。 -
Kernel可以根据不同batch size大小和问题的复杂度，去自动选择最合适的算法，TensorRT预先写了很多GPU实现，有一个自动选择的过程（没找到资料理解）。其问题包括：怎么调用CUDA核心、怎么分配、每个block里面分配多少个线程、每个grid里面有多少个block。 -
FP32->FP16、INT8、INT4：低精度量化，模型体积更小、内存占用和延迟更低等。 -
不同的硬件如
P4卡还是V100卡甚至是嵌入式设备的卡，TensorRT都会做对应的优化，得到优化后的engine。