tensorrt加速原理

1.cuda是如何提高卷积算子的计算速度的？

2.tensorrt又是如何具体实现加速的呢

3.cuda的常用函数

1.cuda是如何提高卷积算子的计算速度的？

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的模型，它可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。卷积神经网络中的卷积操作是一种计算密集型任务，需要大量的计算资源来完成。CUDA 可以利用 GPU 的并行计算能力来加速卷积算子的计算速度，具体实现方式如下：

利用数据并行性：卷积神经网络中的卷积操作通常涉及大量的矩阵乘法和向量加法运算，这些运算可以通过数据并行的方式在 GPU 上进行计算。具体来说，可以将输入数据和卷积核分别分配到不同的 GPU 线程中进行计算，从而实现数据并行计算。
利用共享内存：在卷积操作中，卷积核通常比输入数据小很多，因此可以将卷积核存储在共享内存中，以提高内存访问效率。具体来说，可以将卷积核复制到共享内存中，并在 GPU 线程块中共享卷积核，从而减少内存访问次数和延迟。
利用卷积核的稀疏性：在卷积操作中，卷积核通常具有稀疏性，即只有少数元素是非零的。可以利用这种稀疏性来减少计算量和内存访问次数。具体来说，可以将卷积核中的非零元素存储在稀疏矩阵中，并在 GPU 上使用稀疏矩阵向量乘法来计算卷积操作。

通过以上方式，CUDA 可以利用 GPU 的并行计算能力来加速卷积算子的计算速度，从而提高卷积神经网络的计算效率和性能。在实际应用中，可以根据具体的计算任务和硬件环境来选择合适的优化方式，以进一步提高计算效率和性能。

2.tensorrt又是如何具体实现加速的呢

TensorRT（TensorRT Inference Server）是 NVIDIA 公司开发的一种深度学习推理引擎，它可以利用 GPU 的并行计算能力来加速深度学习模型的推理过程。TensorRT 可以通过以下几个方面来实现加速：

模型优化：TensorRT 可以对深度学习模型进行优化，以减少计算量和内存访问次数。具体来说，TensorRT 可以对模型进行层融合、权重量化、卷积核剪枝等优化操作，从而减少计算量和内存访问次数。

层融合：TensorRT 可以将多个卷积层、批归一化层和激活函数层融合成一个单独的层，从而减少内存访问次数和计算量。具体来说，TensorRT 可以将卷积层、批归一化层和激活函数层合并成一个卷积层，从而减少内存访问次数和计算量。

import tensorrt as trt
# 创建 TensorRT 的构建器
builder = trt.Builder(logger)
# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()
# 创建 TensorRT 的层对象
conv_layer = network.add_convolution(input=input_tensor, num_output_maps=num_output_maps, kernel_shape=kernel_shape, kernel=kernel_weights, bias=bias_weights)
bn_layer = network.add_scale(input=conv_layer.get_output(0), mode=trt.ScaleMode.CHANNEL, shift=bn_shift_weights, scale=bn_scale_weights, power=bn_power_weights)
relu_layer = network.add_activation(input=bn_layer.get_output(0), type=trt.ActivationType.RELU)
# 进行层融合操作
conv_layer.set_post_padding(trt.DimsHW(1, 1))
conv_layer.set_stride(trt.DimsHW(2, 2))
conv_layer.set_pre_padding(trt.DimsHW(0, 0))
conv_layer.set_padding_mode(trt.PaddingMode.EXPLICIT_ROUND_DOWN)
conv_layer.set_dilation(trt.DimsHW(1, 1))
conv_layer.set_input(0, input_tensor)
conv_layer.set_input(1, kernel_weights)
conv_layer.set_input(2, bias_weights)
conv_layer.set_output_type(0, trt.DataType.FLOAT)
# 将层序列转换为 TensorRT 中的网络对象
network.mark_output(relu_layer.get_output(0))
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 运行 TensorRT 的推理引擎
context = engine.create_execution_context()
inputs, outputs, bindings = allocate_buffers(engine)
inputs[0].host = input_data
outputs[0].host = output_data
trt_outputs = do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream)
在上述代码中，我们首先创建了 TensorRT 的构建器和网络对象，然后创建了卷积层、批归一化层和激活函数层的层对象，并按照顺序连接起来，形成一个层序列。接着，我们对层序列进行了层融合操作，将卷积层、批归一化层和激活函数层合并成一个卷积层。最后，我们将层序列转换为 TensorRT 中的网络对象，并进行编译和优化。在运行 TensorRT 的推理引擎时，我们需要为输入和输出张量分配内存，并将输入数据传递给输入张量，然后运行推理引擎，最后将输出数据从输出张量中取出。

权重量化：TensorRT 可以将模型中的浮点数权重转换为整数权重，从而减少内存占用和计算量。具体来说，TensorRT 可以将浮点数权重量化为 8 位整数权重，从而减少内存占用和计算量。映射到[-127,128]

import tensorrt as trt
# 创建 TensorRT 的构建器
builder = trt.Builder(logger)
# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()
# 创建 TensorRT 的层对象
conv_layer = network.add_convolution(input=input_tensor, num_output_maps=num_output_maps, kernel_shape=kernel_shape, kernel=kernel_weights, bias=bias_weights)
# 进行权重量化操作
quantize = trt.Quantize(calibration_stream, 128, 0.1)
quantize.set_scale(scale)
quantize.set_zero_point(zero_point)
quantize_layer = quantize(network, conv_layer.get_output(0))
# 将层序列转换为 TensorRT 中的网络对象
network.mark_output(quantize_layer.get_output(0))
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 运行 TensorRT 的推理引擎
context = engine.create_execution_context()
inputs, outputs, bindings = allocate_buffers(engine)
inputs[0].host = input_data
outputs[0].host = output_data
trt_outputs = do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream)
在上述代码中，我们首先创建了 TensorRT 的构建器和网络对象，然后创建了卷积层的层对象，并进行了权重量化操作。在权重量化操作中，我们使用了 TensorRT 中的 Quantize API，将卷积层的浮点数权重量化为 8 位整数权重，并设置了量化的缩放因子和零点。接着，我们将层序列转换为 TensorRT 中的网络对象，并进行编译和优化。在运行 TensorRT 的推理引擎时，我们需要为输入和输出张量分配内存，并将输入数据传递给输入张量，然后运行推理引擎，最后将输出数据从输出张量中取出。

卷积核剪枝：TensorRT 可以对卷积层的卷积核进行剪枝，从而减少计算量和内存访问次数。具体来说，TensorRT 可以将卷积核中的小于某个阈值的元素设置为零，从而减少计算量和内存访问次数。

import tensorrt as trt
# 创建 TensorRT 的构建器
builder = trt.Builder(logger)
# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()
# 创建 TensorRT 的层对象
conv_layer = network.add_convolution(input=input_tensor, num_output_maps=num_output_maps, kernel_shape=kernel_shape, kernel=kernel_weights, bias=bias_weights)
# 进行剪枝操作
prune = trt.Prune()
prune.set_input_tensor(0, conv_layer.get_output(0))
prune.set_input_tensor(1, importance_weights)
prune_layer = prune(network, conv_layer.get_output(0))
# 将层序列转换为 TensorRT 中的网络对象
network.mark_output(prune_layer.get_output(0))
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 运行 TensorRT 的推理引擎
context = engine.create_execution_context()
inputs, outputs, bindings = allocate_buffers(engine)
inputs[0].host = input_data
outputs[0].host = output_data
trt_outputs = do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream)
在上述代码中，我们首先创建了 TensorRT 的构建器和网络对象，然后创建了卷积层的层对象，并进行了剪枝操作。在剪枝操作中，我们使用了 TensorRT 中的 Prune API，根据计算出的重要性对卷积层的权重和

动态形状：TensorRT 可以根据实际的计算负载来动态调整模型的输入和输出形状，从而提高计算效率和性能。具体来说，TensorRT 可以根据 GPU 的计算能力和内存带宽来动态调整模型的输入和输出形状，以最大化计算效率和性能。
精度控制：TensorRT 可以通过控制模型的精度来进一步减少计算量和内存访问次数。具体来说，TensorRT 可以将模型中的浮点数转换为定点数或半精度浮点数，从而减少内存占用和计算量。
异步执行：TensorRT 可以利用 GPU 的异步执行能力来提高计算效率和性能。具体来说，TensorRT 可以将多个计算任务分配到不同的 GPU 流中进行计算，从而实现异步执行和并行计算。
动态批处理：TensorRT 可以根据实际的计算负载来动态调整批处理大小，从而提高计算效率和性能。具体来说，TensorRT 可以根据 GPU 的计算能力和内存带宽来动态调整批处理大小，以最大化计算效率和性能。
通过以上方式，TensorRT 可以利用 GPU 的并行计算能力来加速深度学习模型的推理过程，从而提高计算效率和性能。在实际应用中，可以根据具体的计算任务和硬件环境来选择合适的优化方式，以进一步提高计算效率和性能。

3.cuda的常用函数

https://blog.csdn.net/o__O_pyx/article/details/104077955

CUDA是一种并行计算框架，可以在GPU上进行高效的并行计算。以下是一些常用的CUDA函数：
cudaMemcpy：用于在主机和设备之间复制数据（可以是主机到设备，也可以是设备到主机）。
cudaMalloc：用于在设备上分配内存。
cudaFree：用于释放设备上的内存。
cudaDeviceSynchronize：用于同步设备的操作。
cudaStreamCreate：用于创建CUDA流。
cudaMemcpyAsync：用于在异步模式下复制数据。
cudaMallocManaged：用于在主机和设备上分配共享内存。
cudaMemset：用于对设备的内存进行清零操作。
cudaGetLastError：用于获取最后发生的CUDA错误。
cudaDeviceGetAttribute：用于获取设备的属性信息，如设备名称、计算能力、内存大小