大模型推理中如何通过 TensorRT 优化加速并减少 GPU 占用

大模型推理 TensorRT 优化加速与 GPU 占用减少

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨大模型推理中如何利用 TensorRT 进行优化加速，并有效减少 GPU 占用。随着大模型在各个领域的广泛应用，如何提升其推理效率，降低硬件成本，变得至关重要。TensorRT 作为 NVIDIA 官方推出的高性能推理引擎，为我们提供了强大的工具。

1. TensorRT 简介与优势

TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK，它包含一个深度学习推理优化器和运行时环境。TensorRT 可以将训练好的模型进行优化，例如量化、层融合、张量重塑等，从而提高推理速度并降低延迟。

TensorRT 的主要优势包括：

• 优化加速： 通过模型优化、内核融合、量化等技术，显著提升推理速度。
• 低延迟： 针对特定硬件平台进行优化，减少推理延迟。
• 高吞吐量： 提高单位时间内处理的请求数量。
• 降低 GPU 占用： 通过量化、共享显存等技术，减少 GPU 内存消耗。
• 易于集成： 提供 C++, Python API，方便集成到现有系统中。

2. TensorRT 工作原理与优化策略

TensorRT 的工作流程大致如下：

1. 模型导入： 将训练好的模型 (如 ONNX, TensorFlow, PyTorch 模型) 导入 TensorRT。
2. 模型解析： TensorRT 解析模型结构，构建计算图。
3. 优化： TensorRT 对计算图进行优化，包括层融合、量化、张量重塑等。
4. 代码生成： TensorRT 根据优化后的计算图，生成针对特定 GPU 架构的 CUDA 代码。
5. 推理执行： 在 TensorRT 运行时环境中执行生成的 CUDA 代码，进行推理。

下面我们详细介绍几种关键的优化策略：

2.1 层融合 (Layer Fusion)

层融合是将多个连续的计算层合并为一个计算层，减少了内核启动的开销和中间数据的存储开销。例如，可以将 Convolution, Bias, ReLU 三个层融合为一个 Conv+Bias+ReLU 层。

2.2 量化 (Quantization)

量化是将浮点数表示的模型参数和激活值转换为低精度整数表示 (如 INT8, INT4)，从而减少模型大小和计算复杂度。量化可以显著提升推理速度，但可能会带来精度损失。TensorRT 支持多种量化方式，包括：

• 后训练量化 (Post-Training Quantization, PTQ)： 直接对训练好的模型进行量化，无需重新训练。PTQ 又分为静态量化和动态量化。
  • 静态量化： 使用校准数据集 (Calibration Dataset) 确定量化参数 (scale, zero point)。
  • 动态量化： 在推理过程中动态计算量化参数。
• 量化感知训练 (Quantization-Aware Training, QAT)： 在训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化后的参数和激活值。QAT 通常可以获得更高的精度。

2.3 张量重塑 (Tensor Reshape)

张量重塑是指改变张量的形状，使计算更高效。例如，可以将多个小矩阵合并为一个大矩阵，从而利用 GPU 的并行计算能力。

2.4 内核选择 (Kernel Selection)

TensorRT 会根据不同的 GPU 架构和输入数据类型，选择最优的 CUDA 内核。TensorRT 内置了大量的优化内核，可以覆盖各种常见的计算操作。

2.5 共享显存 (Shared Memory)

TensorRT 尽可能地利用 GPU 的共享显存，减少全局显存的访问，从而提高推理速度。

3. 使用 TensorRT 进行模型优化的步骤

下面我们以 PyTorch 模型为例，演示如何使用 TensorRT 进行模型优化。

3.1 安装 TensorRT

首先，需要安装 TensorRT。可以从 NVIDIA 官网下载 TensorRT 安装包，并按照官方文档进行安装。

3.2 导出 ONNX 模型

将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型表示格式，可以方便地在不同的深度学习框架之间进行模型转换。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载 PyTorch 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个虚拟输入
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx", verbose=True)

3.3 构建 TensorRT 引擎

使用 TensorRT API 构建 TensorRT 引擎。

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

TRT_LOGGER = trt.Logger()

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path, fp16_mode=False):
    """
    构建 TensorRT 引擎。
    """
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        builder.max_workspace_size = (1 << 30)  # 1GB
        builder.fp16_mode = fp16_mode

        # 解析 ONNX 模型
        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            parser.parse(model.read())

        # 创建引擎
        engine = builder.build_cuda_engine(network)

        # 保存引擎
        with open(engine_file_path, "wb") as f:
            f.write(engine.serialize())

        return engine

if __name__ == '__main__':
    onnx_file_path = "resnet50.onnx"
    engine_file_path = "resnet50.trt"
    fp16_mode = True # 是否使用 FP16 模式

    engine = build_engine(onnx_file_path, engine_file_path, fp16_mode)

    if engine:
        print("TensorRT engine build successfully!")
    else:
        print("TensorRT engine build failed!")

代码解释：

• trt.Builder：用于构建 TensorRT 引擎。
• builder.create_network()：创建一个网络定义。
• trt.OnnxParser：用于解析 ONNX 模型。
• builder.max_workspace_size：设置 TensorRT 的最大工作空间大小。工作空间越大，TensorRT 可以进行更复杂的优化，但也会占用更多的 GPU 内存。
• builder.fp16_mode：设置是否使用 FP16 模式。FP16 模式可以减少 GPU 内存占用，并提高推理速度，但可能会带来精度损失。
• engine = builder.build_cuda_engine(network)：构建 TensorRT 引擎。
• engine.serialize()：将 TensorRT 引擎序列化到文件。

3.4 加载 TensorRT 引擎并进行推理

加载 TensorRT 引擎，并使用它进行推理。

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

class TensorRTInfer:
    """
    使用 TensorRT 进行推理。
    """
    def __init__(self, engine_file_path):
        self.trt_logger = trt.Logger()
        self.runtime = trt.Runtime(self.trt_logger)

        # 加载引擎
        with open(engine_file_path, "rb") as f:
            self.engine = self.runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

        self.context = self.engine.create_execution_context()

        # 获取输入和输出张量的名称和形状
        self.input_name = self.engine.get_tensor_name(0)
        self.output_name = self.engine.get_tensor_name(1)
        self.input_shape = self.engine.get_tensor_shape(0)
        self.output_shape = self.engine.get_tensor_shape(1)

        # 分配输入和输出缓冲区
        self.input_size = np.prod(self.input_shape)
        self.output_size = np.prod(self.output_shape)

        self.input_dtype = trt.nptype(self.engine.get_tensor_dtype(self.input_name))
        self.output_dtype = trt.nptype(self.engine.get_tensor_dtype(self.output_name))

        self.input_buffer = cuda.mem_alloc(self.input_size * self.input_dtype.itemsize)
        self.output_buffer = cuda.mem_alloc(self.output_size * self.output_dtype.itemsize)

        # 创建 CUDA 流
        self.stream = cuda.Stream()

    def infer(self, input_data):
        """
        进行推理。
        """
        # 将输入数据复制到 GPU
        cuda.memcpy_htod_async(self.input_buffer, input_data.ravel().astype(self.input_dtype), self.stream)

        # 执行推理
        self.context.execute_async_v2(bindings=[int(self.input_buffer), int(self.output_buffer)], stream_handle=self.stream.handle)

        # 将输出数据复制回 CPU
        output_data = np.zeros(self.output_shape, dtype=self.output_dtype)
        cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, self.output_buffer, self.output_size * self.output_dtype.itemsize, self.stream)

        # 同步流
        self.stream.synchronize()

        return output_data

if __name__ == '__main__':
    engine_file_path = "resnet50.trt"
    trt_infer = TensorRTInfer(engine_file_path)

    # 创建一个随机输入
    input_data = np.random.randn(*trt_infer.input_shape).astype(trt_infer.input_dtype)

    # 进行推理
    output_data = trt_infer.infer(input_data)

    print("Inference done")
    print("Output shape:", output_data.shape)

代码解释：

• trt.Runtime：用于加载 TensorRT 引擎并进行推理。
• runtime.deserialize_cuda_engine()：从文件加载 TensorRT 引擎。
• engine.create_execution_context()：创建一个执行上下文。
• cuda.mem_alloc()：在 GPU 上分配内存。
• cuda.memcpy_htod_async()：将数据从 CPU 复制到 GPU。
• context.execute_async_v2()：异步执行推理。
• cuda.memcpy_dtoh_async()：将数据从 GPU 复制到 CPU。
• stream.synchronize()：同步 CUDA 流。

4. 减少 GPU 占用的技巧

除了使用 TensorRT 进行优化之外，还可以采用以下技巧来减少 GPU 占用：

• 量化： 使用 INT8 或 INT4 量化，可以显著减少模型大小和激活值的大小。
• 混合精度训练： 使用 FP16 训练模型，可以减少 GPU 内存占用，并提高训练速度。
• 梯度累积： 将多个小批量数据的梯度累积起来，再进行一次参数更新，可以减少 GPU 内存占用。
• 梯度检查点： 在反向传播过程中，只保留部分激活值，其他激活值在需要时重新计算，可以减少 GPU 内存占用。
• 模型并行： 将模型拆分到多个 GPU 上进行训练或推理，可以减少单个 GPU 的内存占用。
• 批处理： 增加批处理大小，可以提高 GPU 的利用率，并减少总体的 GPU 内存占用（但会增加延迟）。
• 优化数据加载： 使用高效的数据加载器，避免将大量数据加载到 GPU 内存中。可以使用 torch.utils.data.DataLoader，并设置 num_workers 参数来并行加载数据。
• 及时释放内存： 在不再需要使用某个张量时，及时将其从 GPU 内存中释放。可以使用 del 语句删除张量，并调用 torch.cuda.empty_cache() 清空 GPU 缓存。

5. 量化技术的深入探讨

量化是减少模型大小和提高推理速度的常用技术。下面我们详细讨论一下后训练量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT)。

5.1 后训练量化 (PTQ)

PTQ 的优点是简单易用，无需重新训练模型。但是，PTQ 可能会带来较大的精度损失。为了减少精度损失，可以使用校准数据集 (Calibration Dataset) 来确定量化参数。

下面是一个使用 TensorRT 进行 PTQ 的示例代码：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

TRT_LOGGER = trt.Logger()

def build_int8_engine(onnx_file_path, engine_file_path, calibration_data_path, batch_size=1):
    """
    构建 INT8 TensorRT 引擎。
    """
    class Int8EntropyCalibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2):
        def __init__(self, cache_file, calibration_data_path, batch_size):
            super().__init__()
            self.cache_file = cache_file
            self.calibration_data_path = calibration_data_path
            self.batch_size = batch_size
            self.data = np.load(self.calibration_data_path)
            self.current_index = 0
            self.max_index = len(self.data) // self.batch_size

        def get_batch_size(self):
            return self.batch_size

        def get_batch(self, names):
            if self.current_index < self.max_index:
                batch = self.data[self.current_index * self.batch_size:(self.current_index + 1) * self.batch_size].ravel()
                self.current_index += 1
                return [batch.astype(np.float32)]
            else:
                return None

        def read_calibration_cache(self):
            # If there is a cache, use it instead of calibrating again.
            if os.path.exists(self.cache_file):
                with open(self.cache_file, "rb") as f:
                    return f.read()
            else:
                return None

        def write_calibration_cache(self, cache):
            with open(self.cache_file, "wb") as f:
                f.write(cache)

    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        builder.max_workspace_size = (1 << 30)  # 1GB
        builder.int8_mode = True
        builder.int8_calibrator = Int8EntropyCalibrator(cache_file="calibration.cache", calibration_data_path=calibration_data_path, batch_size=batch_size)

        # 解析 ONNX 模型
        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            parser.parse(model.read())

        # 创建引擎
        engine = builder.build_cuda_engine(network)

        # 保存引擎
        with open(engine_file_path, "wb") as f:
            f.write(engine.serialize())

        return engine

if __name__ == '__main__':
    onnx_file_path = "resnet50.onnx"
    engine_file_path = "resnet50_int8.trt"
    calibration_data_path = "calibration_data.npy"  # 校准数据集

    # 创建校准数据集 (这里使用随机数据)
    calibration_data = np.random.randn(100, 3, 224, 224).astype(np.float32)
    np.save(calibration_data_path, calibration_data)

    engine = build_int8_engine(onnx_file_path, engine_file_path, calibration_data_path)

    if engine:
        print("INT8 TensorRT engine build successfully!")
    else:
        print("INT8 TensorRT engine build failed!")

代码解释：

• Int8EntropyCalibrator：一个自定义的校准器，用于确定量化参数。
• builder.int8_mode = True：启用 INT8 模式。
• builder.int8_calibrator：设置校准器。

5.2 量化感知训练 (QAT)

QAT 的优点是可以获得更高的精度，但需要重新训练模型。在训练过程中，需要模拟量化操作，使模型适应量化后的参数和激活值。

可以使用 PyTorch 的 torch.quantization 模块进行 QAT。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization

# 定义模型 (这里使用一个简单的线性模型)
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Model()

# 设置量化配置
quantization_config = torch.quantization.get_default_qconfig("fbgemm")
model.qconfig = quantization_config

# 准备量化 (插入 Observer)
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

# 训练模型 (这里省略训练过程)
# ...

# 转换模型为量化版本
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# 保存量化后的模型
torch.save(model.state_dict(), "quantized_model.pth")

代码解释：

• torch.quantization.get_default_qconfig()：获取默认的量化配置。
• model.qconfig：设置模型的量化配置。
• torch.quantization.prepare()：准备量化，插入 Observer，用于观察激活值的分布。
• torch.quantization.convert()：将模型转换为量化版本。

6. 总结：优化策略选择与未来方向

优化策略	优点	缺点	适用场景
层融合	减少内核启动开销，提高推理速度	可能会增加模型复杂度	适用于各种模型，特别是包含大量连续计算层的模型
量化	减少模型大小，提高推理速度，降低 GPU 占用	可能会带来精度损失，需要校准或重新训练	对精度要求不高的场景，或者可以使用 QAT 保证精度的场景
张量重塑	提高 GPU 的并行计算能力	需要仔细设计张量形状，可能会增加代码复杂度	适用于需要进行大量矩阵运算的模型
内核选择	根据硬件平台选择最优内核，提高推理速度	无	所有场景
共享显存	减少全局显存访问，提高推理速度	无	所有场景
FP16 模式	减少 GPU 内存占用，提高推理速度	可能会带来精度损失	对精度要求不高的场景
梯度累积	减少 GPU 内存占用	增加训练时间	适用于 GPU 内存不足的情况
梯度检查点	减少 GPU 内存占用	增加计算时间	适用于 GPU 内存不足的情况
模型并行	减少单个 GPU 的内存占用	增加通信开销，需要多 GPU 环境	适用于模型过大，单个 GPU 无法容纳的情况
批处理	提高 GPU 利用率，减少总体 GPU 内存占用	增加延迟	适用于对延迟要求不高的场景

总而言之，TensorRT 提供了一系列强大的优化技术，可以显著提升大模型推理的性能，并降低 GPU 占用。选择合适的优化策略，并结合实际应用场景进行调整，才能获得最佳的效果。未来，随着硬件技术的不断发展，以及新的优化算法的出现，大模型推理的效率将会得到进一步提升。