主講人 | 何琨 英偉達(dá)

陳銘林 編輯整理

量子位編輯 | 公眾號(hào) QbitAI

近日，愛(ài)奇藝技術(shù)沙龍“多模態(tài)視頻人物識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”成功舉辦，英偉達(dá)開(kāi)發(fā)者社區(qū)經(jīng)理何琨出席并作出精彩分享，以下為分享實(shí)錄：

今天，我給大家介紹兩個(gè)工具，分別是DeepStream和TensorRT。我想給大家介紹這兩個(gè)工具，并不是因?yàn)樗鼈兪轻槍?duì)于特定的產(chǎn)品或場(chǎng)景，而是因?yàn)檫@兩個(gè)工具真正能在視覺(jué)領(lǐng)域幫助大家加速一些任務(wù)或者應(yīng)用程序。

DeepStream

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在很多領(lǐng)域，如視覺(jué)、語(yǔ)音、NLP等，有各種各樣的學(xué)習(xí)框架，在深度學(xué)習(xí)框架底層，NVIDIA提供了大量的硬件以及相關(guān)的軟件庫(kù)的支持，包括cuDNN、DeepStream、TensorRT、cuBLAS等基礎(chǔ)庫(kù)，這些庫(kù)都是讓程序運(yùn)行起來(lái)更快的基礎(chǔ)生態(tài)工具。

DeepStream是基于NVIDIA運(yùn)行的工具，它主要應(yīng)用于視覺(jué)整個(gè)流程的解決方案，它跟其他視覺(jué)庫(kù)（比如OpenCV）不一樣的地方在于，它建立一個(gè)完整的端到端的支持方案，換句話說(shuō)你的源無(wú)論是Camera、Video還是云服務(wù)器上的視頻，從視頻的編解碼到后臺(tái)的圖像Inference再到展示出來(lái)的畫面的完整pipeline上的各個(gè)細(xì)節(jié)它都能幫助大家，包括參數(shù)的設(shè)置。

在這個(gè)過(guò)程中，大家只需要加上自己的內(nèi)容。比如視頻檢索，我們需要train出一個(gè)model來(lái)識(shí)別或檢測(cè)其中的人臉，將這幾個(gè)不同model添加到里面就好了。而視頻源的設(shè)置完整流程DeepStream都可以幫你做好，包括記錄的視頻、服務(wù)器上多路視頻。

在這過(guò)程中，DeepStream是如何去做的？我們可以看到，從最開(kāi)始的視頻的編解碼，到整個(gè)流程地完成，這個(gè)過(guò)程中有兩個(gè)東西是最重要的，一個(gè)是Gstreamer編解碼工具，一個(gè)是TensorRT工具。在AI中它是一個(gè)加速GPU的推理引擎。DeepStream中，視頻的編解碼就是依靠Gstreamer，而內(nèi)容的Inference過(guò)程中就用TensorRT來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

可以看到每一個(gè)模塊是用什么樣的硬件設(shè)備來(lái)跑的，因?yàn)橛幸恍┛赡苓€用到了CPU，但更多用到GPU的加速。特別地，有些情況下我們需要在計(jì)算能力有限的設(shè)備上，如小尺寸的GPU設(shè)備、無(wú)人機(jī)或者自動(dòng)駕駛汽車等，我們需要加速一個(gè)完整的流程時(shí)，DeepStream也可以幫助我們這樣的事。

DeepStream現(xiàn)在支持NVIDIA的Xavier系列、Tegra系列和最新出的Nano系列等產(chǎn)品，在這個(gè)過(guò)程中用一些GPU調(diào)度的情況下，比傳統(tǒng)視覺(jué)庫(kù)的加速效果要好很多。

舉兩個(gè)例子，現(xiàn)在跑的是一個(gè)大家耳熟能詳?shù)哪Ｐ停褪荵olo v3的，它跑在我們的Tegra的產(chǎn)品上，只有不到半個(gè)手掌大的計(jì)算芯片設(shè)備，我做了一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，前提是Batch Size我都設(shè)為了1，因?yàn)樵谀菢覯emory的情況下，如果Batch Size設(shè)為更多，比如2或者4的話，如果不用DeepStream的話它是跑不了的，Out of Memory了。

我們可以看一下左上角，這個(gè)是沒(méi)有用DeepStream和TensorRT產(chǎn)品來(lái)優(yōu)化的，結(jié)果是大概一幀一秒的過(guò)程。而右下角使用了TensorRT或DeepStream來(lái)做優(yōu)化，大概是四點(diǎn)多的范圍。

就是說(shuō)在相同的一個(gè)算法上，我們?cè)贐atch Size都設(shè)置為1的情況下，速度提升比大概是四倍，這種情況下，我們不需要做任何的優(yōu)化，不需要修改網(wǎng)絡(luò)模型，不需要改數(shù)量級(jí)，只需要把模型給到DeepStream或者TensorRT就可以做速度加速比。

GitHub上有一個(gè)非常好的開(kāi)源代碼，利用DeepStream在GPU上進(jìn)行加速的一個(gè)案例，推薦給大家：https://github.com/vat-nvidia/deepstream-plugins。

DeepStream還支持一些新的特性。比如一個(gè)服務(wù)器上要接很多路攝像頭，這種情況要接很多路Pipeline。比如汽車上，在停車的時(shí)候需要啟用后端的攝像頭，這時(shí)需要Create新的Pipeline；在自動(dòng)行駛的過(guò)程中，為了避撞，汽車兩邊的攝像頭的精度需要更多的關(guān)注，這時(shí)DeepStream會(huì)自動(dòng)管理或刪減Pipeline。當(dāng)然還根據(jù)自動(dòng)駕駛提供的360度攝像頭全景拼接，在需要使用的時(shí)候直接include庫(kù)就可以了，非常簡(jiǎn)單方便。

TensorRT

說(shuō)到DeepStream，除了視頻的編解碼以外，最核心的內(nèi)容就是推理工具，推理是深度學(xué)習(xí)真正把模型部署到產(chǎn)品中非常重要的一部分。DeepStream的底層推理任務(wù)基于TensorRT，核心任務(wù)是GPU推理引擎。它是一種高性能深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器和運(yùn)行時(shí)加速庫(kù)，調(diào)用的時(shí)候直接include，可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及其他功能。

后面畫出這些圖表是TensorRT當(dāng)前的Performance一個(gè)優(yōu)化的程度，這個(gè)是4.0版本，最新數(shù)值還要更高。我們什么都不需要做，只要用這個(gè)工具來(lái)Inference這個(gè)模型就OK了，可以達(dá)到這樣一個(gè)高度。

而隨著最新的TensorRT 5.0的推出，對(duì)于python的支持，對(duì)于NLP、RNN等基于時(shí)間序列的模型的支持也都非常好，特別是還有基于移動(dòng)端類似于無(wú)人機(jī)、無(wú)人車等平臺(tái)。

TensorRT有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的Work Flow，給它一個(gè)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型（包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)重參數(shù)），它會(huì)自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化，而在這個(gè)優(yōu)化完成后會(huì)生成一個(gè)可執(zhí)行的推理引擎，只要把需要推理的數(shù)據(jù)實(shí)例，如圖片、語(yǔ)音信息、文字等內(nèi)容直接給它，它就可以加速你的模型推理。

而在模型推理過(guò)程中，我們需要它自動(dòng)做這五件事：

第一個(gè)是權(quán)重參數(shù)類型的優(yōu)化，比如目前半精度和八位整形的推理，如果當(dāng)數(shù)據(jù)的大小或位寬減少之后，數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算、配合最新的Tensor Core等硬件結(jié)構(gòu)做推理時(shí)，整體速度會(huì)提升很多。

接下來(lái)是動(dòng)態(tài)的Tensor Memory。做視覺(jué)的同學(xué)應(yīng)該都接觸過(guò)GPU，GPU里邊有很多l(xiāng)evel級(jí)的 Memory，Global Memory、Share Memory等，如何把數(shù)據(jù)從低速度帶寬到一個(gè)高精度的Memory，這些TensorRT都可以做到。

接下來(lái)是多流的執(zhí)行。GPU最大的特點(diǎn)是并行計(jì)算，并行計(jì)算一個(gè)新的Level，除了不同的多個(gè)線程、Block以外，還有不同的Stream，多流的執(zhí)行可以幫你隱藏?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間。例如把一個(gè)大塊數(shù)據(jù)放到GPU里進(jìn)行inference時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸時(shí)所有的計(jì)算核心都需要等待，等待的時(shí)間就浪費(fèi)了，或者GPU的使用率降低。

這個(gè)時(shí)候我們要把一大塊數(shù)據(jù)切分成不同的小塊進(jìn)行計(jì)算。第一塊數(shù)據(jù)在傳輸?shù)臅r(shí)候，后面所有任務(wù)都在等待，當(dāng)?shù)谝粔K傳輸完了之后第二塊開(kāi)始傳輸。與此同時(shí)，第一塊數(shù)據(jù)開(kāi)始計(jì)算，就可以把傳輸時(shí)間隱藏在計(jì)算時(shí)間里了。

大家做一些基于視覺(jué)應(yīng)用時(shí)，一個(gè)服務(wù)器可能要同時(shí)開(kāi)N個(gè)實(shí)例。比如一個(gè)V100，16G Memory，ResNet-50需要1.3GB的GPU Memory。這時(shí)一個(gè)GPU可以同時(shí)開(kāi)12個(gè)實(shí)例，每個(gè)示例對(duì)應(yīng)一定的攝像頭，這樣管理這些GPU資源的時(shí)候能充分利用。

然后還有內(nèi)核調(diào)用。不同產(chǎn)品的內(nèi)核，它的核多、核少、不同的核的大小，或者寄存器的個(gè)數(shù)，它會(huì)自動(dòng)優(yōu)化到每個(gè)kernel里。

最后是網(wǎng)絡(luò)層的融合。TensorRT不會(huì)改變或者裁剪網(wǎng)絡(luò)層，但它可以幫我們做一些優(yōu)化。

上圖是大家比較熟悉的GoogleNet Inception結(jié)構(gòu)，首先我們可以看到有很多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層，比如類似于Caffe或者TensorFlow等底層代碼，它調(diào)用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層時(shí)，會(huì)把上一層的Tensor數(shù)據(jù)拿來(lái)傳到這個(gè)函數(shù)里，如果你做GPU優(yōu)化，它會(huì)把這個(gè)數(shù)據(jù)放到GPU進(jìn)行計(jì)算，GPU計(jì)算完成后再返回給CPU。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)層都是同樣的過(guò)程。

或者說(shuō)你把整個(gè)的網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)全都Load到GPU里，GPU會(huì)把它放在Global Memory里，然后使用時(shí)會(huì)把它調(diào)到每個(gè)Kernel或SM多流處理器里。在這過(guò)程中，每一層都是“寫-計(jì)算-讀”。我們可以把三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行融合，CBR，是Convolution、Bias、ReLU的縮寫。

這樣有什么好處？如果當(dāng)前Memory足夠Load數(shù)據(jù)之后，把這三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層融合到一起，就能夠節(jié)省四次的訪存次數(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)層越來(lái)越深，網(wǎng)絡(luò)層的讀寫次數(shù)越少，加速時(shí)間就會(huì)越來(lái)越多。

除了上面的融合之外，我們把三個(gè)1×1 CBR還可以融合在一起，因?yàn)樗鼈冞M(jìn)行相同的操作。同時(shí)自動(dòng)拼接也可以省掉，因?yàn)镚PU里計(jì)算完就直接執(zhí)行了，可以直接消減掉。

最后，可以看到這個(gè)過(guò)程中，這個(gè)兩條線彼此之間是并不相關(guān)的，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有相互的交流。我們可以單獨(dú)啟動(dòng)兩個(gè)Stream，分別走這兩條線。

就是把左側(cè)兩個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算的同時(shí)，同時(shí)計(jì)算第三塊數(shù)據(jù)，也就是把需要時(shí)間較少的那一部分隱藏到另一部分的時(shí)間里，當(dāng)然這都是TensorRT幫我們完成的。

TensorRT在整個(gè)過(guò)程中支持了網(wǎng)絡(luò)層，使用TensorRT的時(shí)候，需要把訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡(luò)模型給到TensorRT工具。通過(guò)ONNX的操作，TensorRT基本上支持了現(xiàn)在市面上常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)框架訓(xùn)練出的模型，Caffe、TensorFlow、ONNX、DarkNet的數(shù)據(jù)都是可以的。

最后介紹一下英偉達(dá)開(kāi)發(fā)者社區(qū)：https://developer.nvidia-china.com，大家有什么問(wèn)題可以在上面提問(wèn)，謝謝大家。

— 完 —

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