python tensorrt多进程推理

Python中的TensorRT是一个用于高性能推理的库，可以通过多进程并行推理来加速模型的推理过程。

多进程推理可以利用计算机的多个核心来实现模型推理的并行化处理。在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理多个进程。

首先，我们需要将模型加载到TensorRT中，使用`trt.Logger()`创建一个记录器，并使用`trt.Builder()`创建一个构建器来构建推理引擎。然后，将模型转换为TensorRT网络，并使用构建器创建推理引擎。这一步仅需执行一次。

接下来，我们可以使用`multiprocessing.Process()`来创建多个进程。对于每个进程，我们可以将推理过程封装到一个函数中，并将TensorRT引擎作为参数传递给该函数。在函数内部，我们可以使用TensorRT引擎对输入数据进行推理，并返回推理结果。

在主进程中，我们可以创建多个子进程，分别调用推理函数进行推理。可以使用`process.start()`方法启动每个子进程，并使用`process.join()`等待所有子进程完成推理。每个子进程可以分配不同的输入数据进行推理，从而实现并行的模型推理过程。

多进程推理可以显著提高模型推理的速度，特别是在计算资源充足的情况下。然而，需要注意的是，多进程推理也会增加系统资源的消耗，因此在实际应用中需要根据实际情况来选择并行度和进程数量，以避免资源竞争和性能下降的问题。