花雪随风不厌看，更多还肯失林峦。愁人正在书窗下，一片飞来一片寒。小伙伴们好，我是微信公众号小窗幽记机器学习的首席称重师：卖麻辣烫的小男孩。今天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。由于此前TorchScript模型在 AMD CPU上的评测结果是负向效果(远慢于Pytorch)，具体可以参考此前的推文模型推理加速系列｜04：BERT模型推理加速 TorchScript vs. ONNX的推理速度评测部分，因此本次实验涉及CPU评测部分改用Intel CPU。
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老惯例，下图是算法生成的图片，仅供欣赏～
本次实验所用硬件信息如下：
CPU：
10 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8255C CPU @ 2.50GHzGPU：
Nvidia T4 和 Nvidia 3090 都是单卡
模型导出 导出TorchScript关于如何导出TorchScript模型格式及其TorchScript模型格式的进一步介绍可以参考此前的文章：模型推理加速系列｜04：BERT模型推理加速 TorchScript vs. ONNX
和 模型推理加速系列｜05：TorchScript模型格式简介及其使用。本文将 resnet18 导出TorchScript格式及其Python版inference的评测代码如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
@File : check_jit.py
@Time : 2022/11/25 20:31:12
@Author : 卖麻辣烫的小男孩
@Desc :
'''
import os
os.environ['TORCH_HOME']='/data/model_zoo/cv'
"""
默认情况下环境变量TORCH_HOME的值为~/.cache
"""
import torch
import torchvision
import pdb
import time
from tqdm import tqdm
import numpy as np
def convert_resnet18_torchscript():
"""
将 resnet18 转为 TorchScript 模型格式
"""
# An instance of your model.
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# Switch the model to eval model
model.eval()
# An example input you would normally provide to your model's forward() method.
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.
trace_model = torch.jit.trace(model, example) # torch.jit.ScriptModule
raw_output = model(example)
trace_model_output = trace_model(example)
np.testing.assert_allclose(raw_output.detach().numpy(), trace_model_output.detach().numpy())
# Save the TorchScript model
trace_model.save("/data/model_zoo/cv/resnet18_traced_model.pt")
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via script.
script_model = torch.jit.script(model)
script_model_output = script_model(example)
np.testing.assert_allclose(raw_output.detach().numpy(), script_model_output.detach().numpy())
# Save the TorchScript model
script_model.save("/data/model_zoo/cv/resnet18_script_model.pt")关于如何导出ONNX模型格式可以参考之前的文章：模型推理加速系列｜04：BERT模型推理加速 TorchScript vs. ONNX。
导出ONNX模型本次实验将resnet18导出为ONNX模型格式的代码如下：
import torch
MODEL_ONNX_PATH = "/data/model_zoo/cv/resnet18.onnx"
OPERATOR_EXPORT_TYPE = torch._C._onnx.OperatorExportTypes.ONNX
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
org_dummy_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model,
org_dummy_input,
MODEL_ONNX_PATH,
verbose=True,
operator_export_type=OPERATOR_EXPORT_TYPE,
opset_version=12,
input_names=['inputs'],
output_names=['outputs'],
do_constant_folding=True,
dynamic_axes={"inputs": {0: "batch_size"}, "outputs": {0: "batch_size"}}
)利用 netron 对导出的ONNX模型进行可视化：
netron /data/model_zoo/cv/resnet18.onnx -p 8001 --host "0.0.0.0"可视化结果如下：
使用如下命令将 ONNX 格式模型转为 TensorRT 模型格式：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 trtexec --onnx=model_repo/resnet18.onnx --minShapes=inputs:1x3x224x224 --optShapes=inputs:64x3x224x224 --maxShapes=input_ids:256x3x224x224 --saveEngine=model_repo/model.plan --workspace=20480更多关于如何导出TensorRT模型格式的细节，敬请期待后续系列。
C++上做模型inference由于导出的 TorchScript 模型能够在C++上运行，本文进一步在C++上进行评测。
编译和运行官方发布的LibTorch所有版本都是已经编译好的，解压后就可以使用。在Linux上提供了两种类型的libtorch二进制文件：一种是用GCC pre-cx11 ABI编译的，另一种是用GCC-cx11 ABI编译的，应该根据系统使用的GCC ABI进行选择。
CMakeList.txt内容如下：
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(example-app)
find_package(Torch REQUIRED)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")
add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)
cmake 编译：
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake/ ..
cmake --build . --config Release运行程序：
./example-app /home/model_zoo/cv/resnet18_traced_model.pt gpu 1以torch::ones({1, 3, 224, 224}作为输入，测试结果如下。
Python版在 GPU 上 inference的输出结果：
(Pdb) outputs[0,:5]
tensor([-0.0375, 0.1146, -1.7963, -1.2334, -0.8193], device='cuda:0',
grad_fn=) C++版在 CPU 上inference的输出结果：
-0.0391 0.1145 -1.7968 -1.2343 -0.8190
[ CPUFloatType{1,5} ]C++版 在 GPU 上inference的输出结果：
-0.0375 0.1146 -1.7963 -1.2334 -0.8193
[ CUDAFloatType{1,5} ]以下综合评测了resnet18在原生Pytorch模型格式、ONNX、TorchScript(Python版和C++版)和TensorRT模型格式的inference性能。具体评测结果如下表所示(单位ms)：
CPU 版
| batch-size | Pytorch | ONNX | JIT-trace | JIT-trace(C++) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 16.7 | 7 | 14.4 | 14.3 |
| 8 | 76.2 | 50.2 | 71.3 | 70.0 |
| 16 | 146.8 | 99.9 | 139.6 | 140.6 |
| 32 | 277.6 | 194.3 | 274 | 269.9 |
NVIDIA T4 GPU 评测结果：
| batch-size | Pytorch | ONNX | JIT-trace | JIT-trace(C++) | TensorRT |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4.2 | 4.1 | 4.2 | 4.2 | 3.9 |
| 2 | 5.5 | 5.8 | 5.5 | 5.5 | 5.2 |
| 4 | 9.5 | 8.3 | 9.5 | 9.5 | 8.4 |
| 8 | 17.6 | 16.8 | 17.6 | 17.6 | 15.3 |
| 16 | 28.5 | 26.2 | 28.6 | 28.6 | 25.2 |
| 32 | 52 | 51.1 | 52.1 | 52 | 50.7 |
| 64 | 100.3 | 96.2 | 100.3 | 100.2 | 92.6 |
| 128 | 显存不足 | 198.6 | 显存不足 | 200 | 174.8 |
NVIDIA 3090 GPU 评测结果：
| batch-size | Pytorch | ONNX | JIT-trace | JIT-trace(C++) | TensorRT |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2.6 | 1.4 | 1.9 | 1.9 | 0.9 |
| 2 | 2.7 | 1.5 | 1.9 | 2 | 1.1 |
| 4 | 2.7 | 1.9 | 1.9 | 2 | 1.5 |
| 8 | 2.7 | 2.7 | 2.3 | 2.3 | 2.4 |
| 16 | 4.3 | 4.4 | 4.2 | 4.15 | 4.2 |
| 32 | 7.6 | 7.8 | 7.5 | 7.5 | 7.3 |
| 64 | 14.1 | 13.8 | 13.9 | 14 | 12.7 |
| 128 | 26.5 | 27.7 | 26.3 | 26.6 | 24 |
本文基于resnet18模型在CPU和GPU上评测原生Pytorch模型格式、ONNX、TorchScript(Python版和C++版)和TensorRT模型格式的inference性能。根据上述评测结果可以得出以下初步结论：
Intel CPU 上，ONNX的推理速度最快。
图片场景下(尺寸固定，只是batch size可变)如果使用GPU，TensorRT推理速度最快
小 batch size加速明显，随着batch size的增加，耗时近乎上线性增加，即提速收益不再增加
随着batch size的增加，各个方案的inference性能接近，没有显著差异。
相同模型格式以不同编程语言在GPU上做推理，纯GPU inference部分耗时一样。不同语言在GPU上inference的差异仅仅在于把数据放在GPU上的API不同，最终是同一硬件GPU对同一模型进行inference，所需要的算力是一样的。
C++中显存利用率更高
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