【tensorrt】——trtexec动态batch支持与batch推理耗时评测

tensorrt, batch

1. trtexec编译

trtexec地址
参考官方的说明，进行项目编译

2. 模型转换

1. pytorch->onnx的时候，需要在动态尺寸上定义好，例如：

dynamic_axes = {
    'input': {0: 'batch_size'},  # 
}

torch.onnx.export(model,  # model being run
                  x,  # model input (or a tuple for multiple inputs)
                  'save.onnx',
                  export_params=True,
                  opset_version=11,  # the ONNX version to export the model to
                  do_constant_folding=True,
                  input_names=['input'],  # the model's input names
                  dynamic_axes=dynamic_axes)

这里就是定义batch的数值为动态的。

导出成onnx后，可以看一下输入的shape:batch_size×3×480×640

2. trtexec模型转换
   直接可以用以下命令进行模型转换

./trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.trt --workspace=1024 --minShapes=inputx:1x3x480x640 --optShapes=inputx:16x3x480x640 --maxShapes=inputx:32x3x480x640 --fp16

说明：

• onnx: 输入的onnx模型
• saveEngine：转换好后保存的tensorrt engine
• workspace：使用的gpu内存，有时候不够，需要手动增大点
• minShapes：动态尺寸时的最小尺寸，格式为NCHW，需要给定输入node的名字，
• optShapes：推理测试的尺寸，trtexec会执行推理测试，该shape就是测试时的输入shape
• maxShapes：动态尺寸时的最大尺寸，这里只有batch是动态的，其他维度都是写死的
• fp16：float16推理

3. batch推理耗时评测

1. 推理命令
   由上一节的介绍，动态batch推理时，通过改变optShapes的参数就可以实现不同batch的推理。例如：

# batch = 1
./trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.trt --workspace=1024 --minShapes=inputx:1x3x480x640 --optShapes=inputx:1x3x480x640 --maxShapes=inputx:32x3x480x640 --fp16

# batch = 2
./trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.trt --workspace=1024 --minShapes=inputx:1x3x480x640 --optShapes=inputx:2x3x480x640 --maxShapes=inputx:32x3x480x640 --fp16

# batch = 4
./trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.trt --workspace=1024 --minShapes=inputx:1x3x480x640 --optShapes=inputx:4x3x480x640 --maxShapes=inputx:32x3x480x640 --fp16

# batch = 8
./trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.trt --workspace=1024 --minShapes=inputx:1x3x480x640 --optShapes=inputx:8x3x480x640 --maxShapes=inputx:32x3x480x640 --fp16

2. 耗时情况
   trtexec会打印出很多时间，这里需要对每个时间的含义进行解释，然后大家各取所需，进行评测。总的打印如下：

[09/06/2021-13:50:34] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 2.74553 ms - Host latency: 3.74192 ms (end to end 4.93066 ms, enqueue 0.624805 ms)  # 跑了10次，GPU latency: GPU计算耗时， Host latency：GPU输入+计算+输出耗时，end to end：GPU端到端的耗时，eventout - eventin，enqueue：CPU异步耗时
[09/06/2021-13:50:34] [I] Host Latency
[09/06/2021-13:50:34] [I] min: 3.65332 ms (end to end 3.67603 ms)
[09/06/2021-13:50:34] [I] max: 5.95093 ms (end to end 6.88892 ms)
[09/06/2021-13:50:34] [I] mean: 3.71375 ms (end to end 5.30082 ms)
[09/06/2021-13:50:34] [I] median: 3.70032 ms (end to end 5.32935 ms)
[09/06/2021-13:50:34] [I] percentile: 4.10571 ms at 99% (end to end 6.11792 ms at 99%)
[09/06/2021-13:50:34] [I] throughput: 356.786 qps
[09/06/2021-13:50:34] [I] walltime: 3.00741 s
[09/06/2021-13:50:34] [I] Enqueue Time
[09/06/2021-13:50:34] [I] min: 0.248474 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] max: 2.12134 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] median: 0.273987 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] GPU Compute
[09/06/2021-13:50:34] [I] min: 2.69702 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] max: 4.99219 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] mean: 2.73299 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] median: 2.71875 ms
[09/06/2021-13:50:34] [I] percentile: 3.10791 ms at 99%
[09/06/2021-13:50:34] [I] total compute time: 2.93249 s

• Host Latency gpu： 输入+计算+输出 三部分的耗时
• Enqueue Time：CPU异步的时间（该时间不具有参考意义，因为GPU的计算可能还没有完成）
• GPU Compute：GPU计算的耗时
  综上，去了Enqueue Time时间都是有意义的

这里附上个人的测试。

可以看到tensorrt的batch推理有线性增长的问题

最后

以上就是唠叨香菇为你收集整理的【tensorrt】——trtexec动态batch支持与batch推理耗时评测的全部内容，希望文章能够帮你解决【tensorrt】——trtexec动态batch支持与batch推理耗时评测所遇到的程序开发问题。

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