总结来说,TensorRT Plugin 的功能主要有以下几点: (1) 实现 TensorRT 原生不支持的算子 或块; (2) 手动融合 TensorRT 没有自动融合的算子 或块; (3) 替换你认为性能不够的 算子 或块; TensorRT Plugin 从实现形式来说,需要自己使用 CUDA C 来编写 CUDA Kernel,然后以 .so 的形式 嵌入到咱们网络的 ...
Plugin 向 TensorRT 报告其需要的 workspace 大小 TensorRT 尝试各种允许的组合,选择性能最佳的输入输出组合(可能在 Plugin 前后插入 reformat 节点) 优化期间,Plugin 不参与层 fusing c.运行期 TensorRT 为 Plugin 提供输入输出张量的地址,workspace 的地址,以及所在的 stream 8.version和namespace相关 plugin需要规定...
classMyCustomPluginfinal:publicnvinfer1::IPluginV2DynamicExt{public:MyCustomPlugin(int in_channel,conststd::vector<float>&weight,conststd::vector<float>&bias);MyCustomPlugin(int in_channel,nvinfer1::Weightsconst&weight,nvinfer1::Weightsconst&bias);MyCustomPlugin(voidconst*serialData,size_t serialLe...
...trt.init_libnvinfer_plugins(logger, '')ctypes.cdll.LoadLibrary('AddScalar.so')for creator in trt.get_plugin_registry().plugin_creator_list:if creator.name == 'AddScalar':parameterList = []parameterList.append(trt.PluginField("scalar", np.float32(scalar), trt.PluginFieldType.FLOAT32)...
TensorRT Plugin 从实现形式来说,需要自己使用 CUDA C 来编写 CUDA Kernel,然后以 .so 的形式 嵌入到咱们网络的 TensorRT network 构建中,这可不是一件容易的事情。我认为其中的难度主要体现在: (1) 写出高性能的 CUDA C Kernel 本身并不是一件简单的事情; ...
如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64③选择项目——>xxxx(你的项目名称)属性——>链接器——>输入——>附加依赖项,添加以下文件;nvinfer.libnvinfer_plugin.libcudart.lib注:也可将Tensorrt中bin文件夹下的所有.lib后缀添加进来。三.tensorrt C++ API 以搭建MLP网络结构,详细...
TensorRT 有一个Plugin接口,允许应用程序提供 TensorRT 本身不支持的操作的实现。在转换网络时,ONNX 解析器可以找到使用 TensorRT 的PluginRegistry创建和注册的插件。 TensorRT 附带一个插件库,其中许多插件和一些附加插件的源代码可以在此处找到。 请参阅使用自定义层扩展 TensorRT一章。
1、构造 custom_plugin Class custom_plugin 继承于 IPluginV2Ext or IPluginV2 or IPluginV2DynamicExt。 AI检测代码解析 class ClipPlugin : public IPluginV2 { public: ClipPlugin(const std::string name, float clipMin, float clipMax); ...
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN}) MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}") find_package_handle_standard_args( TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY) if(NOT TENSORRT_FOUND) ...
其次,算子的支持程度;这几乎是所有第三方推理框架都遇到的问题,TensorRT在某些不支持的算子的情况下,TensorRT提供了plugin的方式,plugin提供了标准接口,允许自己开发新的算子,并以插件的方式加入TensorRT(后面会专门介绍,欢迎关注)。 4. 总结 本文分享了基于深度学习推理框架的理论知识以及在NVIDIA出品的高性能TensorRT的实...