手动设置的动态范围来自于开发者的统计结果,如果使用校准方式,这些统计过程就交给 TensorRT 自动去做。开发者需要提供的有两样东西,一是校准集,TensorRT 会用fp32的精度对校准集中的每一个样本进行推理,然后统计每一层的输出范围,这样就得到了动态范围;另一样是 calibrator,TensorRT 会调用其方法获取校准集的数据。
This calibrator uses the entire range of the activation distribution to determine the scale factor. It seems to work better for NLP tasks. Calibration happens before Layer fusion by default. This is recommended for networks such as NVIDIA BERT (an optimized version of Google's official implementati...
关键流程 如果只想使用fp16的混合精度, 那么只需要调用setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16); 如果想将最低精度设置为int8, 那么需要做两件事: 调用setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8); 设置calibrator,setInt8Calibrator(&calibrator); Calibrator 类是需要开发者自定义的, 需要我们继承 TensorRT 提供的...
选择校准器: TensorRT提供了多种校准器,如IInt8MinMaxCalibrator和IInt8EntropyCalibrator。MinMax校准器基于数据的最小值和最大值进行量化,而Entropy校准器则使用KL散度来度量数据分布差异,通常能获得更好的量化效果但计算量较大。 实现校准器: 继承并实现所选校准器的getBatchSize()和getBatch()方法。getBatchSize(...
IInt8MinMaxCalibrator 该校准器使用激活分布的整个范围来确定比例因子。它似乎更适合 NLP 任务。默认情况下,校准发生在图层融合之前。推荐用于 NVIDIA BERT(谷歌官方实现的优化版本)等网络。 IInt8EntropyCalibrator 这是原始的熵校准器。它的使用没有LegacyCalibrator复杂,通常会产生更好的结果。默认情况下,校准发生在...
然后,在构建engine时设置INT8量化标志,并传入标定器(calibrator)。TensorRT会根据标定器提供的信息对模型进行量化,并生成INT8量化的engine。 四、关键问题点 精度损失:虽然FP16和INT8量化能够提升推理速度,但也可能带来精度损失。因此,在量化过程中需要仔细权衡精度和速度之间的关系。 硬件支持:不同的硬件平台对FP16和...
#include "common/BatchStream.h" #include "common/EntropyCalibrator.h" #include "common/argsParser.h" #include "common/buffers.h" #include "common/common.h" #include "common/logger.h" #include "common/logging.h" #include "NvCaffeParser.h" #include "NvInfer.h" #include <cuda_runtime_api...
TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的就是训练后量化。只要完成Calibrator这个接口支持,我用的TensorRT版本是8.4.0.x的,它支持以下几种Calibrator: 不同的量化策略,得到的结果可能稍有差异,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行,我就遇到过!所以建议不同平台要统一TensorRT版...
args.calibrator, args.pretrained, args.ckpt_path, args.ckpt_url) 函数prepare_model像往常一样实例化数据加载器和模型,但它也配置量化描述符。举个例子: # Initialize quantization if per_channel_quantization: quant_desc_input = QuantDescriptor(calib_method=calibrator) ...
训练后量化算法:EntropyCalibrationV2,MinMaxCalibrator,EntropyCalibrator,LegacyCalibrator 量化时,TensorRT会在优化网络时深度Int8精度,采用速度优先方式。 2.训练时量化 直接加载QAT模型,包含QDQ操作的量化模型,QAT过程和TensorRT没有关系,TRT只是个推理框架,实际QAT都是在训练框架中做,如Pytorch。