1.ONNX模型加载及创建
解析模型耗时0.14秒，总共126层，后续trt会针对该模型进行优化
2.计算图优化
优化计算图，可以使得推理速度更快，在本案例中，将模型从126层优化到57层
08/20/2023-11:59:52\] \[I\] \[TRT\] Graph optimization time: 0.0150853 seconds. 计算图优化中采用了大量的层融合，融合的原理是尽可能地合并不同层之间相关的计算，避免不必要的中间tensor生成, 减少内存读写, 降低计算消耗，最终提高推理效率 常见的优化方法如下： ConstShuffleFusion: 在fc层的bias中使用,可以将常量shuffle到bias数据中,减少冗余计算。 ShuffleShuffleFusion: 在flatten层中使用,可以减少shuffle的计算次数。 ConvReshapeBiasAddFusion: 将conv层的输出reshape,然后进行bias add的计算融合到一起,减少运算耗时。 ConvReluFusion: 将conv层和后续的Relu激活函数层融合,可以减少一次Relu的计算。 ConvEltwiseSumFusion: 将conv层和element-wise add层融合,避免重复计算。 ReduceToPoolingFusion: 将reduce层修改为pooling层,减少运算消耗。 ConcatReluFusion: 将concat层和relu层融合,减少relu计算次数。 BiasSoftmaxFusion: 融合bias层和softmax层,减少冗余计算。  ## 3. 各网络层实现方式选择 网络层具体的实现有多种方式，例如不同的底层库、不同的实现算法、不同的算法策略，在TensorRT中会把所有的实 现方式跑一遍，挑选速度最优的实现方式。 在实现网络层的过程中，runner和tactic是TensorRT中用于实现layer的关键组件。 runner代表着一种实现layer的算法或代码路径。例如,卷积层可以通过cudnn、cublas或者TensorRT自身的cask实 现。runner封装了具体的实现算法。 tactic代表具体的实现方案。每个runner下面可以有多个tactic,对应不同的优化方法。例如cask convolution runner下 面可以有基于tensor core的tactic,或是各种tilesize的tactic等等。tactic包含了针对特定layer进行各种优化的代码实现。 所以TensorRT通过组合不同的runner和tactic,就可以得到层的多种实现方式。然后通过Auto Tuner来测试不同组合的性 能,选择出最优的实现。 例如,对于一个卷积层: runner可以是cudnn、cublas、cask convolution等 cask convolution下面可以有基于tensor core的tactic,tile size为32x32或64x64的tactic等等 最终会选择出cask convolution + 64x64 tile size这个tactic组合作为最优实现 在本日志中，第一个runner跑的是conv_0 + Relu_1，最终选择的Tactic Name是 0x9cb304e2edbc1221，耗时0.040 秒。  最终trt将57个层都进行了Computing costs，得到各网络层的最优实现方案。 除了网络层，还需要reformat layer，它的作用是改变tensor的格式,将前一层的输出重新排布成后一层所需的格式。这 样就可以使得两层之间的tensor兼容,然后进行融合。 例如：Conv_0 + Relu_1层需要\[50176,1:4,224,1\]格式的tensor作为输入，而输入层输出的是\[150528,50176,224,1\]格 式，所以在输入层和Conv_0层之间加入了reformat layer,将tensor重新排布成Conv层需要的格式。 最终添加了25个reformat layer，模型变为了82层。  ## 4. 存储空间占用情况 介绍各网络层存储占用情况，以及汇总，例如本案例，engine的GPU占用是107MB  ## 5.engine构建情况 对完成好的engine各网络层、网络层对应的kernel选择情况进行打印。 可以看到engine的构建耗时15.3秒  ## 6.推理耗时统计 进行10次推理，依次得到以下信息，同时相应的统计值。 Throughput：模型的推理吞吐量，以每秒推理数量（QPS）为单位。实际图片量需要乘以batchsize。 Latency：模型一次推理的延迟时间统计信息，包括最小值、最大值、平均值、中位数和百分位数（90%、95%和 99%）。 Enqueue Time：将数据传输到GPU的时间统计信息， H2D Latency：将主机数据传输到GPU的延迟时间统计信息， GPU Compute Time：模型在GPU上运行的计算时间统计信息 D2H Latency：从GPU将数据传输回主机的延迟时间统计信息 Total Host Walltime：模型推理的总时间，包括传输数据、计算和传输数据回主机的时间。 Total GPU Compute Time：模型在GPU上的总计算时间。   ## **6.trt模型推理** 通过推理trt模型，可以查看网络层信息、网络层推理耗时情况  可以看到，卷积层耗时较大 