tensorrt 算子融合原理

tensorrt 算子融合原理
TensorRT是NVIDIA开发的一款高性能深度学习推理（Inference）优化库。

在TensorRT中，算子融合是一种常见的优化策略，其基本原理是将多个连续的算子操作合并为一个单独的操作，以减少计算过程中的数据传输开销和计算延迟。

在深度学习模型中，一个常见的现象是多个连续的卷积、激活或池化等操作。

这些操作通常会涉及到多个独立的计算图和数据传输。

在推理过程中，这些操作会带来较大的计算和通信开销，从而影响推理速度。

算子融合的原理是将这些连续的算子操作合并为一个单独的操作。

通过这种方式，可以减少计算过程中的数据传输次数和计算延迟，从而提高推理速度。

具体来说，TensorRT在进行算子融合时，会进行以下步骤：
1. 识别可融合的算子：TensorRT会分析模型中的算子，并识别出可以合并的算子序列。

这些算子通常是连续的卷积、激活或池化等操作。

2. 构建融合后的算子：对于每个可融合的算子序列，TensorRT会构建一个融合后的算子。

这个融合后的算子能够同时执行多个原始算子的操作。

3. 优化融合后的算子：TensorRT会对融合后的算子进行一系列优化，包括算法级别的优化和实现级别的优化。

这些优化包括减少内存访问、提高计算精度、减少计算延迟等。

4. 替换原始算子序列：在推理过程中，TensorRT会将原始的算子序列替换为融合后的算子。

这样就可以减少计算过程中的数据传输次数和计算延迟，从而提高推理速度。

总之，算子融合是TensorRT中一种重要的优化策略，通过将多个连续的算子操作合并为一个单独的操作，可以显著提高推理速度。