使用Python实现自定义TensorRT插件：融合复杂操作以优化推理延迟

使用Python实现自定义TensorRT插件：融合复杂操作以优化推理延迟

大家好，今天我们将深入探讨如何使用Python创建自定义TensorRT插件，重点关注融合复杂操作以优化推理延迟。TensorRT作为NVIDIA的高性能推理引擎，通过图优化、量化等技术显著提升模型部署效率。然而，对于某些特殊的、不在TensorRT原生支持的操作，我们就需要自定义插件来满足需求。

本次分享将涵盖以下几个方面：

1. TensorRT插件机制概述： 理解插件在TensorRT中的作用，以及插件的工作原理。
2. 使用Python API构建插件： 详细介绍如何利用TensorRT的Python API创建插件。
3. 复杂操作融合的实践： 通过一个具体的例子，演示如何将多个操作融合到一个插件中，以减少推理过程中的数据传输和内核启动开销。
4. 性能评估与优化： 探讨如何评估插件的性能，并针对瓶颈进行优化。
5. 部署与集成： 说明如何将自定义插件集成到TensorRT推理流程中。

1. TensorRT插件机制概述

TensorRT的核心在于构建和优化推理引擎。这个过程涉及到解析模型（例如ONNX），构建计算图，并对图进行优化，最终生成可执行的引擎。当TensorRT遇到不支持的操作时，它会尝试寻找相应的插件。

插件本质上是用户提供的代码，用于执行特定的计算任务。TensorRT通过一个统一的接口来调用这些插件，从而扩展了其支持的操作范围。 插件可以实现以下功能：

• 支持新操作： 当模型包含TensorRT原生不支持的操作时，可以通过插件来提供实现。
• 融合已有操作： 将多个操作融合到一个插件中，减少数据传输和内核启动开销，提高推理效率。
• 定制化优化： 针对特定硬件或应用场景，实现定制化的优化策略。

插件的工作流程大致如下：

1. 模型解析： TensorRT解析模型，遇到不支持的操作时，查找注册的插件。
2. 插件选择： 如果找到匹配的插件，TensorRT会将操作的输入、输出等信息传递给插件。
3. 内核执行： 插件根据输入数据执行计算，并将结果写入输出缓冲区。
4. 引擎构建： TensorRT将插件集成到推理引擎中，并进行进一步的优化。

2. 使用Python API构建插件

TensorRT提供了Python API，允许开发者使用Python来定义和实现插件。 Python API的主要优势在于开发效率高，易于调试。

以下是使用Python API构建插件的基本步骤：

1. 定义插件类： 创建一个继承自trt.IPluginV2Ext或trt.IPluginV2IOExt的类。
2. 实现接口方法： 实现插件类中的接口方法，包括get_output_data_type()、supports_format_combination()、configure_plugin()、enqueue()等。
3. 注册插件： 使用trt.PluginFieldCollection和trt.PluginCreator将插件注册到TensorRT插件库中。

下面是一个简单的示例，展示如何创建一个ReLU插件：

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

class ReLUPlugin(trt.IPluginV2Ext):
    def __init__(self, name):
        trt.IPluginV2Ext.__init__(self)
        self.name = name

    def get_output_data_type(self, input_index, input_type):
        # 输出数据类型与输入数据类型相同
        return input_type

    def supports_format_combination(self, idx, pfc):
        # 支持FLOAT格式
        if pfc.format[0] == trt.tensorrt.TensorFormat.LINEAR and pfc.type[0] == trt.tensorrt.DataType.FLOAT and 
           pfc.format[1] == trt.tensorrt.TensorFormat.LINEAR and pfc.type[1] == trt.tensorrt.DataType.FLOAT:
            return True
        return False

    def configure_plugin(self, input_shapes, input_types, output_shapes, output_types, plugin_format, max_batch_size):
        # 配置插件，设置输入输出形状和类型
        pass

    def enqueue(self, batch_size, inputs, outputs, workspace, stream):
        # 执行ReLU操作
        input_data = cuda.DeviceAllocation.mem_get_host(inputs[0])
        output_data = cuda.DeviceAllocation.mem_get_host(outputs[0])

        output_data[:] = np.maximum(input_data, 0)

        return 0

    def get_parameter_size(self):
        # 返回插件参数大小
        return 0

    def get_workspace_size(self, max_batch_size):
        # 返回工作空间大小
        return 0

    def serialize(self):
        # 序列化插件
        return b""

    def destroy(self):
        # 销毁插件
        pass

    def clone(self):
        # 克隆插件
        return ReLUPlugin(self.name)

    def set_plugin_namespace(self, plugin_namespace):
        self.plugin_namespace = plugin_namespace

    def get_plugin_namespace(self):
        return self.plugin_namespace

    @property
    def plugin_type(self):
        return "ReLUPlugin" # 插件类型名称

    @property
    def plugin_version(self):
        return "1" # 插件版本

class ReLUPluginCreator(trt.IPluginCreator):
    def __init__(self):
        trt.IPluginCreator.__init__(self)

    def get_plugin_name(self):
        return "ReLUPlugin"

    def get_field_names(self):
        return []

    def create_plugin(self, name, field_collection):
        return ReLUPlugin(name)

    def set_plugin_namespace(self, plugin_namespace):
        self.plugin_namespace = plugin_namespace

    def get_plugin_namespace(self):
        return self.plugin_namespace

# 注册插件
trt.get_plugin_registry().register(ReLUPluginCreator())

代码解释：

• ReLUPlugin 类继承自 trt.IPluginV2Ext，实现了ReLU操作。
• get_output_data_type() 方法指定输出数据类型与输入数据类型相同。
• supports_format_combination() 方法指定插件支持的数据类型和格式。
• configure_plugin() 方法用于配置插件，例如设置输入输出形状。
• enqueue() 方法是插件的核心，它接收输入数据，执行ReLU操作，并将结果写入输出缓冲区。
• ReLUPluginCreator 类实现了 trt.IPluginCreator 接口，用于创建 ReLUPlugin 实例。
• trt.get_plugin_registry().register(ReLUPluginCreator()) 将插件注册到TensorRT插件库中。

重点方法解释：

• get_output_data_type(self, input_index, input_type):

  • input_index: 输入张量的索引。
  • input_type: 输入张量的数据类型 (例如 trt.DataType.FLOAT, trt.DataType.HALF, trt.DataType.INT32 等)。
  • 返回值: 输出张量的数据类型。 确保返回的类型与实际计算结果匹配，否则会导致错误。

• supports_format_combination(self, idx, pfc):

  • idx: 当前format combination的索引。
  • pfc: trt.PluginFieldCollection 对象，包含输入和输出张量的格式和数据类型信息。
    • pfc.format: 一个列表，包含输入和输出张量的格式 (例如 trt.TensorFormat.LINEAR, trt.TensorFormat.CHW32 等)。
    • pfc.type: 一个列表，包含输入和输出张量的数据类型。
  • 返回值: True 如果插件支持给定的格式组合，否则返回 False。

• configure_plugin(self, input_shapes, input_types, output_shapes, output_types, plugin_format, max_batch_size):

  • input_shapes: 一个列表，包含输入张量的形状。
  • input_types: 一个列表，包含输入张量的数据类型。
  • output_shapes: 一个列表，包含输出张量的形状。 插件应该根据输入形状计算输出形状并存储在 output_shapes 中。
  • output_types: 一个列表，包含输出张量的数据类型。
  • plugin_format: 插件使用的张量格式 (例如 trt.TensorFormat.LINEAR)。
  • max_batch_size: 最大批处理大小。
  • 这个方法是配置插件的关键。 插件应该在这里验证输入形状的有效性，计算输出形状，并设置内部参数。

• enqueue(self, batch_size, inputs, outputs, workspace, stream):

  • batch_size: 当前批处理大小。
  • inputs: 一个列表，包含指向输入数据缓冲区的指针。 这些指针是CUDA设备指针。
  • outputs: 一个列表，包含指向输出数据缓冲区的指针。 这些指针也是CUDA设备指针。
  • workspace: 指向工作空间缓冲区的指针。 插件可以使用这个缓冲区存储临时数据。
  • stream: CUDA流。 插件应该在这个流中执行CUDA操作。
  • 返回值: 0 表示成功。
  • 这个方法是插件执行计算的核心。 插件应该从输入缓冲区读取数据，执行计算，并将结果写入输出缓冲区。

• serialize(self):

  • 返回值: 一个字节串，包含插件的状态。 TensorRT使用这个方法来序列化插件，以便将其保存到引擎中。

• deserialize_plugin(name, plugin_namespace, data): (静态方法，不在类内部定义，而是在创建引擎时调用)

  • name: 插件的名称。
  • plugin_namespace: 插件的命名空间。
  • data: 序列化的插件数据 (字节串)。
  • 返回值: 一个插件实例。 TensorRT使用这个方法来反序列化插件，以便从引擎中加载插件。

完整的使用示例，包括引擎构建和推理：

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

# 上面的ReLUPlugin和ReLUPluginCreator定义在这里... (省略，参考之前的代码)

# 创建Logger
TRT_LOGGER = trt.Logger()

def build_engine():
    """构建TensorRT引擎."""
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 20  # 1MB
    builder.max_batch_size = 1

    network = builder.create_network(1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))

    # 创建输入张量
    input_tensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.DataType.FLOAT, shape=(1, 1, 10, 10)) # 显式指定batch size

    # 添加ReLU插件
    plugin_creator = trt.get_plugin_registry().get_plugin_creator("ReLUPlugin", "1")
    if plugin_creator is None:
        print("ReLUPlugin creator not found!")
        return None
    relu_plugin = plugin_creator.create_plugin("relu", trt.PluginFieldCollection())
    relu_layer = network.add_plugin_v2(inputs=[input_tensor], plugin=relu_plugin) # 使用add_plugin_v2

    relu_layer.get_output(0).name = "output" # 命名输出张量
    network.mark_output(relu_layer.get_output(0)) # 标记输出张量

    engine = builder.build_engine(network, config)
    return engine

def allocate_buffers(engine):
    """为输入和输出张量分配CUDA缓冲区."""
    inputs = []
    outputs = []
    bindings = []
    stream = cuda.Stream()

    for binding in engine:
        size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
        dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
        # Allocate host and device buffers
        host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
        device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
        # Append the device buffer to device bindings.
        bindings.append(int(device_mem))
        # Append to the appropriate list.
        if engine.binding_is_input(binding):
            inputs.append({"host": host_mem, "device": device_mem})
        else:
            outputs.append({"host": host_mem, "device": device_mem})

    return inputs, outputs, bindings, stream

def do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream, input_data):
    """执行推理."""
    # 将输入数据复制到主机缓冲区
    np.copyto(inputs[0]["host"], input_data.ravel())

    # 将数据从主机缓冲区传输到设备缓冲区
    cuda.memcpy_htod_async(inputs[0]["device"], inputs[0]["host"], stream)

    # 执行推理
    context = engine.create_execution_context()
    context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)

    # 将结果从设备缓冲区传输到主机缓冲区
    cuda.memcpy_dtoh_async(outputs[0]["host"], outputs[0]["device"], stream)

    # 同步流
    stream.synchronize()

    # 返回结果
    return outputs[0]["host"]

if __name__ == "__main__":
    # 构建引擎
    engine = build_engine()
    if engine is None:
        print("Engine build failed!")
        exit()

    # 分配缓冲区
    inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)

    # 创建随机输入数据
    input_data = np.random.randn(1, 1, 10, 10).astype(np.float32)

    # 执行推理
    output_data = do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream, input_data)

    # 打印结果
    print("Input:n", input_data)
    print("Output:n", output_data.reshape(1, 1, 10, 10))

3. 复杂操作融合的实践

现在，让我们看一个更复杂的例子，演示如何将多个操作融合到一个插件中，以优化推理延迟。 假设我们需要实现一个激活函数，它由ReLU、Sigmoid和Multiply三个操作组成： output = ReLU(x) * Sigmoid(x)

如果不使用插件，我们需要依次执行ReLU、Sigmoid和Multiply操作，这会引入额外的数据传输和内核启动开销。通过将这三个操作融合到一个插件中，我们可以减少这些开销，从而提高推理效率。

以下是融合ReLU、Sigmoid和Multiply操作的插件代码：

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

class ReluSigmoidMultiplyPlugin(trt.IPluginV2Ext):
    def __init__(self, name):
        trt.IPluginV2Ext.__init__(self)
        self.name = name

    def get_output_data_type(self, input_index, input_type):
        return input_type

    def supports_format_combination(self, idx, pfc):
        if pfc.format[0] == trt.tensorrt.TensorFormat.LINEAR and pfc.type[0] == trt.tensorrt.DataType.FLOAT and 
           pfc.format[1] == trt.tensorrt.TensorFormat.LINEAR and pfc.type[1] == trt.tensorrt.DataType.FLOAT:
            return True
        return False

    def configure_plugin(self, input_shapes, input_types, output_shapes, output_types, plugin_format, max_batch_size):
        pass

    def enqueue(self, batch_size, inputs, outputs, workspace, stream):
        input_data = cuda.DeviceAllocation.mem_get_host(inputs[0])
        output_data = cuda.DeviceAllocation.mem_get_host(outputs[0])

        # 融合ReLU, Sigmoid, Multiply操作
        for i in range(input_data.size):
            relu_val = max(0, input_data[i])
            sigmoid_val = 1.0 / (1.0 + math.exp(-input_data[i]))
            output_data[i] = relu_val * sigmoid_val

        return 0

    def get_parameter_size(self):
        return 0

    def get_workspace_size(self, max_batch_size):
        return 0

    def serialize(self):
        return b""

    def destroy(self):
        pass

    def clone(self):
        return ReluSigmoidMultiplyPlugin(self.name)

    def set_plugin_namespace(self, plugin_namespace):
        self.plugin_namespace = plugin_namespace

    def get_plugin_namespace(self):
        return self.plugin_namespace

    @property
    def plugin_type(self):
        return "ReluSigmoidMultiplyPlugin"

    @property
    def plugin_version(self):
        return "1"

class ReluSigmoidMultiplyPluginCreator(trt.IPluginCreator):
    def __init__(self):
        trt.IPluginCreator.__init__(self)

    def get_plugin_name(self):
        return "ReluSigmoidMultiplyPlugin"

    def get_field_names(self):
        return []

    def create_plugin(self, name, field_collection):
        return ReluSigmoidMultiplyPlugin(name)

    def set_plugin_namespace(self, plugin_namespace):
        self.plugin_namespace = plugin_namespace

    def get_plugin_namespace(self):
        return self.plugin_namespace

# 注册插件
trt.get_plugin_registry().register(ReluSigmoidMultiplyPluginCreator())

代码解释：

• ReluSigmoidMultiplyPlugin 类实现了 trt.IPluginV2Ext 接口。
• enqueue() 方法融合了ReLU、Sigmoid和Multiply操作，在一个循环中完成计算。

融合操作的优势：

• 减少数据传输： 避免了ReLU和Sigmoid操作的输出数据传输到Multiply操作的输入。
• 减少内核启动开销： 只需要启动一个内核来执行所有三个操作。
• 提高缓存利用率： 融合操作可以更好地利用缓存，减少内存访问。

4. 性能评估与优化

在构建自定义插件后，我们需要评估其性能，并针对瓶颈进行优化。 常用的性能评估方法包括：

• 使用timeit模块测量插件的执行时间。
• 使用NVIDIA Nsight Systems进行性能分析，找出瓶颈。

针对插件的优化策略包括：

• 优化CUDA内核代码： 使用更高效的算法和数据结构，减少计算量。
• 减少内存访问： 尽量使用共享内存或寄存器，减少全局内存访问。
• 并行化计算： 利用CUDA的并行计算能力，提高吞吐量。
• 使用TensorRT提供的API进行优化： 例如，使用trt.IExecutionContext.execute_async_v2进行异步推理，使用trt.IExecutionContext.set_optimization_profile_async动态调整优化配置。

5. 部署与集成

要将自定义插件集成到TensorRT推理流程中，需要执行以下步骤：

1. 注册插件： 在构建TensorRT引擎之前，使用trt.get_plugin_registry().register()注册插件。
2. 构建引擎： 使用trt.Builder.build_engine()构建TensorRT引擎。
3. 加载引擎： 使用trt.Runtime.deserialize_cuda_engine()加载引擎。
4. 创建执行上下文： 使用trt.ICudaEngine.create_execution_context()创建执行上下文。
5. 执行推理： 使用trt.IExecutionContext.execute_async_v2()执行推理。

在部署时，需要确保插件库和依赖项正确安装，并且TensorRT可以找到插件。 可以通过设置TRT_PLUGIN_PATH环境变量来指定插件库的路径。

表格：Python TensorRT插件开发常用API

API	描述
trt.IPluginV2Ext / trt.IPluginV2IOExt	插件基类，所有自定义插件都必须继承自该类。IPluginV2Ext 提供更简单的接口，而 IPluginV2IOExt 提供了更细粒度的输入/输出控制。
get_output_data_type()	确定插件输出的数据类型。
supports_format_combination()	检查插件是否支持给定的输入/输出格式组合。
configure_plugin()	配置插件，设置输入/输出形状、数据类型等。
enqueue()	插件执行计算的核心方法，负责从输入缓冲区读取数据，执行计算，并将结果写入输出缓冲区。
get_parameter_size()	返回插件参数的大小。
get_workspace_size()	返回插件所需的工作空间大小。
serialize()	序列化插件，用于保存到引擎。
deserialize_plugin()	反序列化插件，用于从引擎加载插件。
trt.IPluginCreator	插件创建器接口，用于创建插件实例。
trt.PluginFieldCollection	插件字段集合，用于传递插件参数。
trt.get_plugin_registry()	获取全局插件注册表。
trt.PluginField	定义插件的参数字段。

一些最佳实践：

• 尽量使用TensorRT提供的API进行优化。
• 使用CUDA profiler进行性能分析。
• 编写单元测试来验证插件的正确性。
• 提供详细的文档，说明插件的使用方法和限制。
• 考虑使用TensorRT的动态形状特性，提高插件的灵活性。

优化推理延迟，提升TensorRT性能

通过本次分享，我们学习了如何使用Python创建自定义TensorRT插件，重点关注了融合复杂操作以优化推理延迟。希望这些知识能够帮助大家更好地利用TensorRT进行模型部署，提升推理性能。 自定义插件是TensorRT的重要组成部分，通过灵活运用，可以解决许多实际问题。

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