在TensorRT中,实现FP16量化非常简单。只需在构建engine时添加一行配置即可,例如:config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)。这样,TensorRT就会自动将模型中的FP32操作转换为FP16操作。 三、INT8量化 原理与优势 INT8量化是将基于浮点数FP32的模型转换成低精度的INT8数值进行运算。由于INT8使用8位表示一个数,其数据...
命令行实现方式 trtexec --onnx=xxx.onnx --saveEngine=xxx.engine --fp16 fp16 模型量化的方式,还可取 int8,不推荐,虽然速度快,但精度损失较大 python 代码实现预推理 #导入必用依赖importtensorrt as trt#创建logger:日志记录器logger =trt.Logger(trt.Logger.WARNING)#创建构建器builderbuilder =trt.Builder...
相比于FP32,FP16更省内存空间和更节省推理时间。 Half2Mode。这是TensorRT的一种执行模式,在这种模式下图片上相邻区域的Tensor是以16位交叉存储的方式存储的。并且当Batch大于1时,这种存储模式是最快的。这一点的原理可以看:https://wenku.baidu.com/view/43f5d1d333d4b14e8524687b。 Profiling。
这部分假设读者了解量化原理,具有一定的量化基础 为了进行int8精度的推理,原本fp32的激活值与权重需要被量化;量化过程最重要的是确定激活值的 dynamic range,有了它就能求出相应的 scale 所以TensorRT 如何得知每一层激活值的 dynamic range? 两种方法,一个种是开发者自行提供,另一种是通过校准过程,统计动态范围;也...
其中 P，Q 分别表示 FP32 和 INT8 模式下的分布，每一层 tensor 对应的 T 值都是不同的，而确定 T 值的过程被称为校准（Calibration）, 如图 5 所示校准的原理图。首先需要在校准数据集（Calibration Dataset）做 FP32 推理，然后获取每一层激活值的直方图，并用不同的量化阈值生成相应的量化分布。其中量化...
推理执行的命令跟FP32的相同,直接运行,显示结果如下: 对比发现FP32跟FP16版本相比,速度提升了但是精度几乎不受影响! INT8量化与推理TensorRT演示 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: ...
第一行代表了所做的量化方案。第一列是 baseline,GEMM 运算采用的是 FP16,在整个表中,我们对比了 Attention 以外的 4 种 GEMM 运算和对应的 kvcache 开启 FP8 情况下的精度。 首先是 FP8、INT8 weightonly + FP16 kvcache 及最后一列对应的绿色框。可以看到,除了纯 FP8 方案能够保持精度比较好的量化方式...
TensorRT支持fp16/int18,对数据进行精度转换,充分利用硬件的低精度、高通量计算能力。 05 TensorRT的加速效果 我们通过一些例子来说明TensorRT的加速效果。 对于常见的ResNet50来说,运行于T4,fp32精度有1.4倍加速;fp16精度有6.4倍加速。可见fp16很有用,启用fp16相较于fp32有了进一步的4.5倍加速。
二、基本原理 TensorRT对模型的优化包括: 神经网络模型计算图优化。包括合并convolution, Bias和ReLU为计算单元CBR、GPU并发、消除concat等。 将FP32转为INT8量化、FP16低精度运算等。 自动选取最优CUDA kernel。矩阵乘法、卷积有多种CUDA实现方式,TensorRT根据数据大小和形状自动选取最优实现。
将FP32转换为 INT8的操作需要针对每一层的输入张量(tensor)和 网络学习到的参数(learned parameters)进行。 首先能想到的最简单的映射方式就是线性映射(或称线性量化,linear quantization), 就是说映射前后的关系满足下式: 试验证明,偏置实际上是不需要的,因此去掉偏置,也就是 ...