TensorRT宏碁自建云(BYOC, BuildYourOwnCloud)上集成

TensorRT宏碁自建云(BYOC, BuildYourOwnCloud)上集成

这个PR增加了对分区、编译和运行TensorRT BYOC目标的支持。

Building

有两个新的cmake标志：

USE_TENSORRT=ON/OFF：启用TENSORRT代码生成-这不需要TENSORRT库              USE_TENSORRT_GRAPH_RUNTIME=ON/OFF/"path/to/TensorRT"：

启用TENSORRTruntime-这需要TENSORRT库。从deb包或JetPack在系统范围内安装TensorRT时，可以通过“ON”来检测，但是.tar.gz安装要求提供提取的TensorRT归档文件的路径。

Usage

编译目标应该是“cuda”，以确保将TensorRT函数的输入和输出参数放在GPU上。

# Compilation

from tvm.relay.op.contrib import tensorrt

mod = tensorrt.partition_for_tensorrt(mod, params)

with relay.build_config(opt_level=3):

graph, lib, params = relay.build(mod, target="cuda", params=params)

# Running inference is unchanged

mod = graph_runtime.create(graph, lib, ctx=tvm.gpu(0))

mod.run(...)

High level components

Partitioning

TensorRT的注释规则根据目标的TensorRT版本以及“批处理模式”而变化。这可以用trt_version进行配置，并使用use_implicit_batch分区的partition_for_tensorrt批处理参数。

如果TVM是针对TensorRT库构建的，则链接版本将用于分区。

Codegen

此实现使用codegen的JSONRuntime JSONSerializer基类将中继表达式序列化为json格式。

Runtime

runtime由tensorrt中的runtime模块类处理tensorrt_runtime.cc。在runtime，它首先使用TensorRTBuilder类（tensorrt_builder.cc)用于使用TensorRT API将json图转换为TensorRT INetworkDefinition。它使用tensorrt中的converterconverter classes算子tensorrt_ops.cc。然后，构建TensorRT引擎，此过程可能需要几分钟时间，因为TensorRT将在此时执行优化。引擎被缓存以备进一步的推理调用。

如果guards，runtime可以针对许多TensorRT版本进行编译。它适用于TensorRT 5、6和7。编译后的模型必须为TensorRT版本<=runtime使用的版本进行分区。编译后的模型可能需要更新的TensorRT版本的算子可用。

Problem

TensorRT有一些参数，比如max_workspace_size和use_implicit_batch，希望用户能够在分区_中为partition_for_tensorrt提供这些参数。这些参数需要传递给codegen并存储在序列化图中，直到运行时为止。使用“隐式”批处理也会影响分区规则。使用环境变量将这些从Python传递到C++中的代码生成。想知道有没有更好的方法来做这个？

我在python/tvm/relay/op/contrib/tensorrt.py中实现了一个名为prune_tensorrt_subgraphs（）的转换/tensorrt.py. 这是在分区之后运行的，决定是保留子图还是将其返回到典型的TVM编译路径。之所以需要这样做，是因为有些子图可能是无效的——例如当输入具有不同的批处理大小时，或者为了优化目的，如果子图没有乘法累加。在C++中实现了一个通用版本，但使用全局注册表来允许每个代码对象定义自己的is_invalid_subgraph回调。将来，如果找到更好的方法来注册回调，可以切换到泛型版本。

需要在注释时介入目标tensorrt版本。把它放在一个全局变量中。