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stable diffusion 量化学习笔记

news 来源：原创 2025/8/10 11:53:36

文章目录

    • 一、一些tensorRT背景及使用介绍
      • 1）深度学习介绍
      • 2）TensorRT优化策略介绍
      • 3）TensorRT基础使用流程
      • 4）dynamic shape 模式
      • 5）TensorRT模型转换
    • 二、TensorRT转onnx模型
      • 1）onnx介绍
      • 2）背景知识：lower概念
      • 3）TRT转换模型的主要重点
      • 4）onnx-parser && onnx-graphsurgen
        • （1）onnx-parser：把onnx导出为二进制模型的工具
        • （2）onnx-graphsurgeon：onnx模型的编辑器
      • 5）实践：
        • （1）transformer模型优化：解决不支持的算子
        • （2）transformer模型优化：合并LayerNorm算子
      • 6）polygraphy
    • 六、实操
      • 1）编译tensorRT开源代码运行SampleMNIST
      • 2）英伟达TensorRT加速AI推理Hackthon2022-Transformer模型优化

一、一些tensorRT背景及使用介绍

1）深度学习介绍

  • 简单学习介绍量化背景
    在这里插入图片描述
    补充
1)tensorFlow python版本其实是调用的TensorFlow C的接口
2)libtorch其实是pytorch的C++版本
3)cublas是实现矩阵相乘的功能
4)cudnn主要实现dnn上的一些算子功能，例如卷积等
5)不同NVIDIA显卡架构间不兼容，同代显卡基本是同架构

2）TensorRT优化策略介绍

  • 优化策略
1、低精度优化 ：int8  int16
2、Kernel自动调优
例如：cublas  gemm多种实现：①不用shared memory ；②小矩阵相乘；③使用额外显存的策略
3、算子融合：例如：
relu+bias+1x1 conv =1x1 CBR
4、多流运行
5、显存优化

在这里插入图片描述

3）TensorRT基础使用流程

在这里插入图片描述

  • 代码使用流程
    在这里插入图片描述

4）dynamic shape 模式

  • 背景
    ①TensorRT 6.0之后 explicit(显式)batch支持动态batchsize
    ②CV的图片基本都是固定大小，而NLP和speech语音很多都是不固定大小的
  • 思路
    1）build engine阶段设置:
    ①用createNetworkV2设置显示batchsize
    ②设置最大batchsize
    ③设置优化profile选项，选择最大、最常用、最小的数据维度(类似，15s\20s\30s的语音)
    在这里插入图片描述
    2）infer推理阶段
    ①每次推理设置输出的数据维度
    ②检查输入的数据维度是否符合需求
    ③开启推理
    在这里插入图片描述

5）TensorRT模型转换

①onnx：一键解析pytorch转为onnx，不用像API那样一层一层构建onnx
②torch2trt：pytorch直接转为trt
③TensorFlow：谷歌出品，不用pytorch，tf直接转为trt(tf2tensorrt)
④Tencent Forward：支持pytorch\onnx\tf直接转为trt，接口简单
在这里插入图片描述

二、TensorRT转onnx模型

1）onnx介绍

  • onnx：表示深度学习模型的开放模式

  • 备注：CPU上线首推ONNX-RUNTIME
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • onnx模型组成：Graph、Node、Tensor
    Graph：注意opset版本参数
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

2）背景知识：lower概念

  • 概念
    用基础算子加、减、乘、除、fc等组合成一个模型不支持的、复杂的算子，成为lower，反之为upper（tensor合并算子就可以提高速度，拆分成这么多算子速度会下降）
    在这里插入图片描述

3）TRT转换模型的主要重点

在这里插入图片描述

4）onnx-parser && onnx-graphsurgen

（1）onnx-parser：把onnx导出为二进制模型的工具
  • 例子代码截图
    在这里插入图片描述
  • onnx-parser导出模型方式：
    ①python API
    ②trtexec
    ③polygraph
  • onnx-parser痛点
    （备注：LSTM的算子没有tensorflow支持的全，基本只能靠裁剪）
    在这里插入图片描述
（2）onnx-graphsurgeon：onnx模型的编辑器
  • 传送门
    传送门
    在这里插入图片描述

5）实践：

（1）transformer模型优化：解决不支持的算子
（2）transformer模型优化：合并LayerNorm算子

6）polygraphy

六、实操

1）编译tensorRT开源代码运行SampleMNIST

在这里插入图片描述

2）英伟达TensorRT加速AI推理Hackthon2022-Transformer模型优化

在这里插入图片描述

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