基于TensorRT的模型加速方案
在大模型部署实践中，性能优化是关键环节。本文将介绍如何使用NVIDIA TensorRT来加速模型推理，特别适用于生产环境中的大模型部署。
TensorRT简介
TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器，能够显著提升模型推理速度并降低延迟。相比原生框架如PyTorch或TensorFlow，TensorRT可以将推理性能提升2-3倍。
优化流程
- 导出ONNX模型
python export.py --model yolov5s --format onnx
- 构建TensorRT引擎
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
class TRTModel:
def __init__(self, onnx_path, engine_path, input_shape=[1,3,640,640]):
self.engine_path = engine_path
self.input_shape = input_shape
self.build_engine()
def build_engine(self):
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
with open(self.onnx_path, 'rb') as f:
parser.parse(f.read())
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
engine = builder.build_engine(network, config)
with open(self.engine_path, 'wb') as f:
f.write(engine.serialize())
- 推理测试
import numpy as np
import tensorrt as trt
# 加载引擎
with open('model.trt', 'rb') as f:
runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
# 执行推理
with engine.create_execution_context() as context:
inputs = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)
outputs = [np.empty((1, 85, 80, 80), dtype=np.float32)]
context.execute_v2(bindings=[int(inputs), int(outputs[0])])
实际效果对比
在相同硬件环境下（RTX 3090），使用TensorRT优化前后推理速度对比如下：
- 原始PyTorch FP16: ~120ms/帧
- TensorRT FP16: ~45ms/帧
- 性能提升约70%
注意事项
- 确保CUDA和cuDNN版本兼容
- 需要足够的显存空间
- 推理时需保持输入尺寸一致
适合用于YOLOv5、ResNet等常见模型的生产部署优化。
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