TensorRT8 中自定义算子 Plugin 的实现方法

TensorRT8 是 NVIDIA 推出的高性能深度学习推理引擎，它可以将训练好的深度学习模型优化为高性能的推理引擎，从而实现低延迟、高吞吐量的推理。在 TensorRT8 中，自定义算子 Plugin 是一个重要的机制，它允许用户在 TensorRT 中使用自定义操作。

为什么要使用自定义算子 Plugin？

使用自定义算子 Plugin 的主要原因是：

• 扩展 TensorRT 的功能： TensorRT 虽然提供了丰富的算子库，但它并不支持所有的深度学习操作。通过自定义算子 Plugin，用户可以扩展 TensorRT 的功能，以支持他们需要的特定操作。
• 提高性能： 自定义算子 Plugin 可以通过直接访问底层硬件来提高特定操作的性能。
• 灵活性： 自定义算子 Plugin 为用户提供了在 TensorRT 中使用自定义操作的灵活性，这使得他们可以根据自己的需要定制推理引擎。

如何实现自定义算子 Plugin？

实现自定义算子 Plugin 需要遵循以下步骤：

1. 定义 Plugin 接口： 定义一个 C++ 类来实现 ITensorrtPlugin 接口。该接口包含用于初始化、执行和销毁 Plugin 的方法。
2. 创建 Plugin 符： 创建一个 PluginFactory 类来创建 Plugin 的符。描述符包含有关 Plugin 的信息，例如其名称、版本和输入/输出张量。
3. 注册 Plugin： 将 PluginFactory 注册到 TensorRT 中。这使得 TensorRT 可以加载和使用该 Plugin。
4. 实现 Plugin 方法： 实现 ITensorrtPlugin 接口中的方法，以定义 Plugin 的行为。

示例代码

以下是一个简单的自定义算子 Plugin 的示例代码：

#include <tensorrt/tensorrt.h>

class MyPlugin : public nvinfer1::IPluginV2IOExt {
public:
  MyPlugin() = default;
  ~MyPlugin() = default;

  int getNbOutputs() const override { return 1; }
  nvinfer1::Dims getOutputDimensions(int index, const nvinfer1::Dims* inputs, int nbInputs) override {
    return inputs[0];
  }
  int initialize() override { return 0; }
  int preprocess(const nvinfer1::Tensor* inputs[], int nbInputs, const nvinfer1::Tensor* outputs[], int nbOutputs) override { return 0; }
  int run(const nvinfer1::Tensor* inputs[], int nbInputs, const nvinfer1::Tensor* outputs[], int nbOutputs) override { return 0; }
  int destroy() override { return 0; }

  void attachToContext(nvinfer1::cudnnContext* cudnnContext, nvinfer1::cublasContext* cublasContext) override {}
  void detachFromContext() override {}
  bool enqueue(int batchSize, const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace, cudaStream_t stream) override { return true; }
};

class MyPluginFactory : public nvinfer1::IPluginFactory {
public:
  MyPluginFactory() = default;
  ~MyPluginFactory() = default;

  nvinfer1::IPluginV2IOExt* createPlugin(const char* name, const void* serialData, size_t serialLength) override { return new MyPlugin(); }
  int getNbPlugins() override { return 1; }
  const char** getPluginNames() override { return &mName; }
  void destroyPlugin() override {}

private:
  const char* mName = "MyPlugin";
};

REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(MyPluginFactory);

使用自定义算子 Plugin

要使用自定义算子 Plugin，可以在创建 TensorRT 引擎时指定它。以下是一个示例：

nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger);
builder->setMaxBatchSize(1);

// 添加自定义算子 Plugin
nvinfer1::IPlugin* myPlugin = new MyPlugin();
builder->addPlugin(&input, &output, myPlugin);

nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(builder->createNetwork());

结论

自定义算子 Plugin 是 TensorRT 中一个强大的机制，它允许用户扩展 TensorRT 的功能，提高性能并提高灵活性。通过遵循本文中概述的步骤，用户可以实现自己的自定义算子 Plugin 并将其用于 TensorRT 推理。