哦呦，刚发了那篇文章，好多老哥们点赞收藏，受宠若惊，但是也给我再来写一篇提供了动力，毕竟谁不喜欢被别人认可呢，哈哈，谢谢各位老哥们的点赞和收藏，一起继续学习。
上一篇文章是讲了getting started，参考了官方文档怎么进行快速的验证，主要就是通过一些操作带着我们去熟悉一下TensorRT整体的工作流程和一些高频使用的API。后面我们要深入一点，继续研究TensorRT后面的内容，我这里参考的仍然是官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#overview
本文是我基于官方文档结合自己理解的产物，不一定非常准确，仅供各位老哥参考。
1. 一些前置知识
1.1 samples
官方提供了非常多的样例程序（samples），瞄了一眼，感觉非常有用，后面我们一起再回头研究一下： NVIDIA TensorRT Sample Support Guide，还有一些嵌入式的样例，主要是jetson系列，我也建议大家有空的时候去研究一下：jetson-inference
1.2 MIG
MIG是具有NVIDIA安培架构或更高架构的NVIDIA GPU的一项功能，可以将单个GPU定向地划分为多个更小的GPU。物理分区提供具有QoS的专用计算和内存片，并在GPU的部分上独立执行并行工作负载。对于GPU利用率较低的TensorRT应用程序，MIG可以在对延迟影响很小或没有影响的情况下产生更高的吞吐量。最佳分区方案是特定于应用程序的。这个我也是第一次接触，之前没见过，感觉就是对于GPU支持单独划分使用？而且这个划分是真正的物理层面的划分，硬件资源都是真正的划分，这样理解不知道对不对，感兴趣的请参考： Multi-Instance GPU
1.3 配套软件
- NVIDIA Triton™：是一个服务端的高性能推理库，感兴趣的可以自己研究一下。
- NVIDIA DALI® ：NVIDIA Data Loading Library (DALI)是一个gpu加速库，用于数据加载和预处理，以加速深度学习应用程序。它提供了一组高度优化的构建块，用于加载和处理图像、视频和音频数据。在流行的深度学习框架中，它可以作为内置数据加载器和数据迭代器的便携替代品。TensorRT推理可以被当做一个用户操作继承到DALI的pipeline中，一个将TensorRT集成到DALI中的一个部分的样例可以参考：https://github.com/NVIDIA/DL4AGX
- TensorFlow-TensorRT (TF-TRT)：针对TensorFlow的TensorRT工具，它选择TensorFlow图的子图来由TensorRT加速，而将图的其余部分留给TensorFlow本地执行。结果仍然是一个TensorFlow图，你可以像往常一样来执行它，更多的请参考： Examples for TensorRT in TensorFlow
- Torch-TensorRT (Torch-TRT)：是一个PyTorch-TensorRT编译器，将PyTorch模块转换成TensorRT engines。在内部，PyTorch模块首先根据所选的中间表示(IR)转换为TorchScript/FX模块。编译器选择PyTorch图的子图通过TensorRT进行加速，而让图的其余部分由Torch本地执行。结果仍然是一个可以像往常一样执行的PyTorch模块，更多请参考：Examples for Torch-TRT
- TensorFlow-Quantization Toolkit：提供了训练和部署基于Tensorflow 2的Keras模型的工具，精度较低。该工具包用于根据操作符名称、类和模式匹配对图中的不同层进行量化。量化后的图可以转换为ONNX，然后再转换为TensorRT engine，更多请参考：model zoo
- PyTorch Quantization Toolkit：提供以低精度训练PyTorch模型的工具，然后可以导出以在TensorRT中进行优化。
此外，PyTorch Automatic SParsity (ASP)工具为训练具有结构化稀疏性的模型提供了工具，然后可以导出并允许TensorRT在NVIDIA安培架构gpu上使用更快的稀疏策略。
TensorRT集成了一些性能分析工具，如NVIDIA Nsight™ Systems和NVIDIA Deep Learning Profiler (DLProf)（这些CUDA编程也是需要的，大家心里要有个数，说不定我们后面还会遇见，如果再次遇见我们就一起研究一下，消灭它）
1.4 ONNX
TensorRT从框架导入训练模型的主要方法是通过ONNX格式。TensorRT附带了一个ONNX解析器来帮助导入模型，一般情况下解析器向后兼容至opset 7。如果你遇到啥问题，ONNX Model Opset Version Converter可以帮助你解决不兼容问题。
GitHub版本可能支持更新的opsets，我们建议你在使用TensorRT进行部署的时候，使用最新的ONNX opset，TensorRT的ONNX算子支持列表可以从这里找到。
另外，PyTorch对ONNX有原生的支持，对于TensorFlow，建议参考tf2onnx方式
将模型导出到ONNX后的第一步是使用Polygraphy运行constant folding。这通常可以解决ONNX解析器中的TensorRT转换问题，还可以简化工作流程。具体操作请参考这里。在某些情况下，可能需要进一步修改ONNX模型，例如，用插件替换子图，或者根据其他操作重新实现不支持的算子。为了使这个过程更容易，你可以使用ONNX-GraphSurgeon。（这个后面我们会单独进行介绍）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-827466.html
对于在TensorRT中使用valgrind和clang sanitizer工具（这两个工具是用来内存检查和优化的），参考这里，我们后面也会讲解，因为感觉挺有用的，sanitizer工具我在开发过程中也有使用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827466.html
到了这里，关于二、深入学习TensorRT，Developer Guide篇(一)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
