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Base on tensorrt version 8.2.4, compare inference speed for different tensorrt api.

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TensorRT 下不同 API 推理时间的对比实验

项目简介

  • 基于 TensorRT 8.2.4 版本，具体环境见下面的环境构建部分

  • 目标：

    对比 pytorch、onnx runtime、tensorrt C++（包括onnxparser、原生api）、tensorrt python（包括onnxparser、原生api）等不同框架的推理速度

  • 流程：

  1. 使用 PyTorch 实现和收集了一些经典的 CNN 网络，训练得到.pth模型文件；
  2. TensorRT 和 cuda 的 python api :
    • OnnxParser构建网络：model.pth -> model.onnx -> model.plan；
    • TensorRT API逐层构建网络：model.pth -> model.npz-> model.plan；
  3. TensorRT 和 cuda 的 C++ api :
    • OnnxParser构建网络：model.pth -> model.onnx -> model.plan；
    • TensorRT API逐层构建网络：model.pth -> model.wts-> model.plan；
  4. 分别对比 python 和 C++ api 下，pytorch、onnx、tensorrt 等模型的推理速度。

对比结果

以下是基于 x86_64 Linux 的结果，对应本项目的环境构建部分

  • TensorRT FP32 精度
PyTorch ONNX Python trt onnxparser Python trt api C++ trt onnxparser C++ trt api
VGG16 93 ms 74 ms 9 ms 9 ms 5 ms 5 ms
ResNet50 96 ms 75 ms 9 ms 9 ms 5 ms 5 ms
UNet 181 ms 152 ms 26 ms 26 ms 24 ms 19 ms
Deeplabv3+ 208 ms 158 ms 30 ms 28 ms 26 ms 22 ms
YOLOv5-v5.0 85 ms -- -- -- -- 12 ms

备注：

  1. Deeplabv3+ 的 backbone 为 resnet50
  2. YOLOv5-v5.0 的推理源自作者另一个项目 ( TensorRT v8.2 加速部署 YOLOv5-v5.0 )
  • TensorRT Int8量化
Python trt onnxparser Python trt api C++ trt onnxparser C++ trt api
ResNet50 6 ms 6 ms 3 ms 2 ms
Deeplabv3+ 15 ms 15 ms 11 ms 10 ms
  • int8量化前后精度对比
before quantization after quantization
ResNet50（precision） 95.08% 95.08%
Deeplabv3+（mIOU） 61.99% 60.96%

补充内容

使用CUDA编程做图像预处理，速度进一步提升的结果

  • 基于 x86_64 Linux ，具体环境见下方环境构建
FP32 FP16 INT8
Deeplabv3+, cpp-preprocess 22 ms 12 ms 10 ms
Deeplabv3+, cuda-preprocess 15 ms 5 ms 3 ms
YOLOv5-v5.0, cpp-preprocess 12 ms 8 ms 6 ms
YOLOv5-v5.0, cuda-preprocess 6 ms 3 ms 3 ms

数据来源：作者的另外 2 个项目 CUDA加速图像处理 ，TensorRT-YOLOv5-v5.0

  • 基于 Jetson Xavier NX硬件 和 Jetpack 4.6.1 系统
FP32 FP16
Deeplabv3+, cpp-preprocess 152 ms 63 ms
Deeplabv3+, cuda-preprocess 143 ms 54 ms
YOLOv5-v5.0, cpp-preprocess 45 ms 36 ms
YOLOv5-v5.0, cuda-preprocess 38 ms 28 ms

参考链接

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/c_api/  # TensorRT官方文档（C++ api）
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/  # TensorRT官方文档（python api）
https://github.com/NVIDIA/trt-samples-for-hackathon-cn/tree/master/cookbook
https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

文件说明

project dir
    ├── flower_classify_dataset  # 分类项目所用到的数据集，5种花的分类，完整数据集可通过下方的链接获取
    │   ├── train
    │   ├── val
    │   └── test
    ├── Camvid_segment_dataset  # 语义分割项目所用到的数据集，完整数据集可通过下方链接获取
    │   ├── images  # 原始图像目录
    |   │   ├── train
    |   │   ├── val
    |   │   └── test
    │   ├── labels  # mask标签目录，类别index所构成
    │   ├── train.lst  # 原始图像路径\t标签路径
    │   ├── val.lst  # 原始图像路径\t标签路径
    │   └── labels.txt  # 标签index和其所对应的颜色及类别
    ├── VGG16
    │   ├── PyTorch
    │   │   ├── dataset.py
    │   │   ├── model  # 运行train.py时自动生成，pth模型会保存到其中
    │   │   ├── pytorch_inference.py  # 使用pytorch推理
    │   │   ├── train.py  # 启动训练文件
    │   │   └── vgg.py  # 模型文件
    │   └── TensorRT
    │       ├── C++
    │       │   ├── api_model
    │       │   │   ├── calibrator.cpp  # int8量化
    │       │   │   ├── calibrator.h
    │       │   │   ├── Makefile
    │       │   │   ├── pth2wts.py  # pth模型文件转wts文件
    │       │   │   ├── public.h
    │       │   │   ├── trt_infer.cpp  # 构建 tensorrt engine 及使用 engine 推理
    │       │   │   └── vgg.py
    │       │   └── onnx_parser
    │       │       ├── calibrator.cpp
    │       │       ├── calibrator.h
    │       │       ├── Makefile
    │       │       ├── onnx_infer.py  # pth模型文件转onnx文件 并使用 onnx runtime 推理
    │       │       ├── public.h
    │       │       ├── trt_infer.cpp  # onnx 转 tensorrt engine 及使用 engine 推理
    │       │       └── vgg.py
    │       └── python
    │           ├── api_model
    │           │   ├── calibrator.py  # int8量化
    │           │   ├── pth2npz.py  # pth模型文件转 numpy 文件
    │           │   ├── trt_inference.py  # 构建 tensorrt engine 及使用 engine 推理
    │           │   └── vgg.py
    │           └── onnx_parser
    │               ├── calibrator.py
    │               ├── onnx_infer.py  # pth模型文件转onnx文件 并使用 onnx runtime 推理
    │               ├── trt_infer.py  # onnx 转 tensorrt engine 及使用 engine 推理
    │               └── vgg.py
    ├── ResNet50  # 文件结构基本同VGG16
    │   ├── PyTorch
    │   └── TensorRT
    │       ├── C++
    │       │   ├── api_model
    │       │   └── onnx_parser
    │       └── python
    │           ├── api_model
    │           └── onnx_parser
    ├── UNet  # 文件结构基本同VGG16
    │   ├── PyTorch
    │   └── TensorRT
    │       ├── C++
    │       │   ├── api_model
    │       │   └── onnx_parser
    │       └── python
    │           ├── api_model
    │           └── onnx_parser
    └── Deeplabv3+  # 文件结构基本同VGG16
        ├── PyTorch
        └── TensorRT
            ├── C++
            │   ├── api_model
            │   └── onnx_parser
            └── python
                ├── api_model
                └── onnx_parser
  • 具体到各工程的运行，请阅读具体工程目录下的 README
  • 数据集获取链接：dataset 提取码：z3qp

环境构建

宿主机基础环境

  • Ubuntu 16.04
  • GPU：GeForce RTX 2080 Ti
  • CUDA 11.2
  • docker，nvidia-docker

基础镜像拉取

docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.04-py3
  • 该镜像中各种环境版本如下：
CUDA cuDNN TensorRT python
11.6.2 8.4.0.27 8.2.4.2 3.8.10

安装其他库

  1. 创建 docker 容器

    docker run -it --gpus device=0 --shm-size 32G -v /home:/workspace nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.04-py3 bash

    其中-v /home:/workspace将宿主机的/home目录挂载到容器中，方便一些文件的交互，也可以选择其他目录

    • 将容器的源换成国内源
    cd /etc/apt
rm sources.list
vim sources.list
    • 将下面内容拷贝到文件sources.list
    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
    • 更新源
    apt update

  2. 安装 OpenCV-4.5.0

    • OpenCV-4.5.0源码链接如下，下载 zip 包，解压后放到宿主机/home目录下，即容器的/workspace目录下
    https://github.com/opencv/opencv
    • 下面操作均在容器中
    # 安装依赖
apt install build-essential
apt install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
apt install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
# 开始安装 OpenCV
cd /workspace/opencv-4.5.0
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=True ..
make -j6
make install

  3. 安装PyTorch

    • 下载torch-1.12.0
    进入链接 https://download.pytorch.org/whl/torch/
找到 torch-1.12.0+cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
下载后放到 /workspace 目录下
pip install torch-1.12.0+cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
    • 下载torchvision-0.13.0
    进入链接 https://download.pytorch.org/whl/torchvision/
找到 torchvision-0.13.0+cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
下载后放到 /workspace 目录下
pip install torchvision-0.13.0+cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

  4. 安装其他 python 库

    pip install opencv-python==3.4.16.59
pip install opencv-python-headless==3.4.16.59
pip install tensorboard
pip install cuda-python
pip install onnxruntime-gpu==1.10
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install tqdm

    下载速度慢或超时的话，在后面加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

至此，可运行项目中全部程序。

感谢阅毕，望不吝star，以资鼓励。

About

Base on tensorrt version 8.2.4, compare inference speed for different tensorrt api.

Topics

pytorch image-classification image-segmentation vgg16 unet resnet-50 tensorrt pytorch-cnn deeplab-v3-plus tensorrt-conversion onnx-runtime tensorrt-inference tensorrt-engine

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