TensorRT 8.2及以上版本的Scatter操作:ELEMENT与ScatterND模式详解
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更新于2024-08-05
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Scatter层在深度学习和高性能计算中扮演着重要的角色,特别是在TensorRT(NVIDIA的深度学习优化库)8.2版本及更高版本中引入的两种模式——ScatterELEMENT和ScatterND。这些模式允许在GPU上高效地处理元素级别的数据重排,与CPU上的操作相比,能够显著提升性能。
首先,让我们来理解`ScatterELEMENT`模式。当TensorRT支持该模式时,它主要针对的是元素级别的数据更新,即在输入张量`data0`中根据`data1`提供的索引位置,将`data2`中的值插入到对应位置。在这个模式下,`data1`通常是一个整数张量,用于指定新的数据在`data0`中的存储位置。例如,在`nIn`, `cIn`, `hIn`, `wIn`维度的张量中,对于每个(n, c, h, w)坐标,`data2`的相应值会被放置到`data0`的指定坐标上。代码中的`scatterCPU`函数展示了这个过程,逐个迭代并更新输出张量`output`。
`ScatterND`模式则是一个更为灵活的版本,它可以处理多维索引,适用于更复杂的元素级操作,如在多维数组中进行插入、更新或删除。这个模式在TensorRT 8.2及以上版本中可用,但实现起来可能涉及到更复杂的内存管理和多维度索引计算。
创建一个`Scatter`层需要在TensorRT中进行设置,通过`Builder`和`Network`对象进行配置。在上述代码中,`builder`负责构建模型,`network`是构建后的网络结构,`config`用于配置构建过程中的参数,如最大 workspace 的大小。由于`config.max_workspace_size`被提及,这可能是在考虑如何优化内存管理,以适应Scatter操作可能产生的临时数据需求。
需要注意的是,`scatterCPU`函数展示了在不使用TensorRT时,如何在CPU上实现这种元素级散列操作,这对于理解和对比不同环境下的性能至关重要。在实际应用中,将类似的逻辑移植到GPU上,可以借助`cudarti`库中的相关函数,以利用CUDA的并行计算能力,提高执行速度。
总结来说,Scatter层在TensorRT 8.2及更高版本中提供了高效的元素级数据操作功能,包括ScatterELEMENT和ScatterND模式。开发者可以根据具体需求选择适合的模式,并在构建深度学习模型时考虑如何配置TensorRT以优化性能。理解并利用这些功能对于提高AI应用程序的实时性和效率具有重要意义。
2022-08-04 上传
2023-12-20 上传
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恽磊
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