极智AI | 推理引擎的推理组织流程：了解英伟达tensorrt、华为CANN及TVM

引言

推理引擎是人工智能模型部署和推理的核心组件，负责将训练好的模型转换为高效的可执行代码，以便在各种硬件平台上快速运行。推理引擎的推理组织流程对于确保模型的准确性和效率至关重要。本文将重点讨论英伟达tensorrt、华为CANN以及TVM这三个推理引擎的推理组织流程，帮助读者深入理解推理引擎的工作原理。

英伟达tensorrt

英伟达tensorrt是一款高性能的推理引擎，主要针对NVIDIA GPU平台进行优化。tensorrt的推理组织流程可以分为以下几个步骤：

1. 模型转换： 首先，需要将训练好的模型转换为tensorrt可以识别的格式。tensorrt支持多种模型格式，包括ONNX、UFF、Caffe、TensorFlow等。
2. 模型优化： 在模型转换完成后，tensorrt会对模型进行优化，以提高推理速度和减少内存占用。优化过程包括融合层、裁剪网络、量化等。
3. 代码生成： 经过优化后的模型将被编译成高效的可执行代码。tensorrt支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。
4. 模型部署： 将编译好的可执行代码部署到目标硬件平台上，并加载模型权重。
5. 推理执行： 当需要进行推理时，推理引擎将从输入数据中提取特征，并将其输入到模型中进行计算。模型输出的结果将作为推理结果返回。

华为CANN

华为CANN是一款面向昇腾AI芯片的推理引擎。CANN的推理组织流程与tensorrt相似，也分为模型转换、模型优化、代码生成、模型部署和推理执行等步骤。不过，CANN还有一些独特的特性，例如：

• 异构计算支持： CANN支持异构计算，可以在CPU、GPU、NPU等不同硬件平台上同时执行推理任务，以提高推理性能。
• 模型压缩： CANN支持模型压缩技术，可以将模型的大小和内存占用显著减少，从而降低推理成本。
• 安全推理： CANN提供了安全推理功能，可以防止模型被非法篡改或攻击。

TVM

TVM是一个跨平台的推理引擎，支持多种硬件平台，包括CPU、GPU、NPU等。TVM的推理组织流程与tensorrt和CANN类似，也分为模型转换、模型优化、代码生成、模型部署和推理执行等步骤。不过，TVM还有一些独特的特性，例如：

• 自动调优： TVM支持自动调优功能，可以自动为不同的硬件平台选择最优的推理策略，以提高推理性能。
• 代码复用： TVM支持代码复用，可以在不同的硬件平台上共享相同的推理代码，从而减少开发成本。
• 可扩展性： TVM具有良好的可扩展性，可以支持多种新的硬件平台和模型格式。

比较

下表对英伟达tensorrt、华为CANN和TVM这三个推理引擎的推理组织流程进行了比较：

特性	英伟达tensorrt	华为CANN	TVM
模型转换	支持多种模型格式	支持多种模型格式	支持多种模型格式
模型优化	支持融合层、裁剪网络、量化等	支持融合层、裁剪网络、量化等	支持自动调优
代码生成	支持多种编程语言	支持多种编程语言	支持代码复用
模型部署	支持多种硬件平台	支持多种硬件平台	支持多种硬件平台
推理执行	支持多种硬件平台	支持多种硬件平台	支持多种硬件平台

总结

推理引擎是人工智能模型部署和推理的核心组件，推理组织流程对于确保模型的准确性和效率至关重要。本文讨论了英伟达tensorrt、华为CANN以及TVM这三个推理引擎的推理组织流程，帮助读者深入理解推理引擎的工作原理。