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PyTorch JIT的提前（AOT）编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT

TRTorch是PyTorch / TorchScript的编译器，通过NVIDIA针对NVIDIA GPU的TensorRT深度学习优化器和运行时runtime。与PyTorch的即时（JIT）编译器不同，TRTorch是一种提前（AOT）编译器，这意味着在部署TorchScript代码之前，需要执行显式的编译步骤，以TensorRT引擎为目标，将标准的TorchScript程序转换为模块。TRTorch充当PyTorch扩展，编译与JIT运行时runtime无缝集成的模块。使用优化图进行编译后，应该感觉与运行TorchScript模块没有什么不同。还可以在编译时访问TensorRT的配置套件，因此可以为模块指定算子精度（FP32 / FP16 / INT8）和其他设置。

用法示例

C ++

#include "torch/script.h"

#include "trtorch/trtorch.h"

...

auto compile_settings = trtorch::CompileSpec(dims);

// FP16 execution

compile_settings.op_precision = torch::kFloat;

// Compile module

auto trt_mod = trtorch::CompileGraph(ts_mod, compile_settings);

// Run like normal

auto results = trt_mod.forward({in_tensor});

// Save module for later

trt_mod.save("trt_torchscript_module.ts");
```
...
```
python

import trtorch

...

compile_settings = {

    "input_shapes": [

        {

            "min": [1, 3, 224, 224],

            "opt": [1, 3, 512, 512],

            "max": [1, 3, 1024, 1024]

        }, # For static size [1, 3, 224, 224]

    ],

    "op_precision": torch.half # Run with FP16

}

trt_ts_module = trtorch.compile(torch_script_module, compile_settings)

input_data = input_data.half()

result = trt_ts_module(input_data)
```
torch.jit.save(trt_ts_module, "trt_torchscript_module.ts")
```
以较低的精度运行时runtime的注意事项：
- 使用compile_spec.op_precision设置精度
- 编译之前，模块应使用FP32（FP16可支持半张量模型）
- 在FP16中，仅应将输入张量转换为FP16，其他精度使用FP32
平台支援

依存关系

这些是以下用于验证测试用例的依赖项。TRTorch可以与其他版本一起使用，但不能保证测试能够通过。
- Bazel 3.7.0
- Libtorch 1.7.1（使用CUDA 11.0构建）
- CUDA 11.0
- cuDNN 8
- TensorRT 7.2.1.6
预构建的二进制文件和Wheel文件

发布：https : //github.com/NVIDIA/TRTorch/releases

编译TRTorch

安装依赖项

0.安装Install Bazel

如果没有安装bazel，最简单的方法是使用选择https://github.com/bazelbuild/bazelisk的方法来安装bazelisk

否则，可以按照以下说明安装二进制文件https://docs.bazel.build/versions/master/install.html

最后，如果需要从源代码进行编译（例如aarch64，直到bazel为该体系结构分发二进制文件），则可以使用以下说明

export BAZEL_VERSION=<VERSION>

mkdir bazel

cd bazel

curl -fSsL -O https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/$BAZEL_VERSION/bazel-$BAZEL_VERSION-dist.zip

unzip bazel-$BAZEL_VERSION-dist.zip
```
bash ./compile.sh
```
需要先在系统上安装CUDA，LibTorch会自动被bazel提起，然后有两个选择。

1.使用cuDNN和TensorRT tarball发行版进行构建

推荐这样做是为了构建TRTorch，并确保任何错误不是由版本问题引起的

确保在运行TRTorch时，这些版本的库在$LD_LIBRARY_PATH的文件中具有优先权
1. 需要从NVIDIA网站下载TensorRT和cuDNN的压缩包。
2. 将这些文件放在目录中（third_party/dist_dir/[x86_64-linux-gnu | aarch64-linux-gnu]为此目的而存在目录）
3. 编译使用：
```
bazel build // :: libtrtorch --compilation_mode opt --distdir third_party / dist_dir / [x86_64-linux-gnu | aarch64-linux-gnu]
```
2.使用本地安装的cuDNN和TensorRT进行构建

如果发现错误并使用此方法进行编译，请在问题中进行披露（ldd转储也可以）
1. 开始编译之前，请在系统上安装TensorRT，CUDA和cuDNN。
2. 在WORKSPACE评论中
1. # Downloaded distributions to use with --distdir
2. http_archive(
3. name = "cudnn",
4. urls = ["<URL>",],
6. build_file = "@//third_party/cudnn/archive:BUILD",
7. sha256 = "<TAR SHA256>",
8. 10. strip_prefix = "cuda"
11. )
1. 12.
13. http_archive(
1. 14. name = "tensorrt",
2. 15. urls = ["<URL>",],
3. 16.
4. 17. build_file = "@//third_party/tensorrt/archive:BUILD",
5. 18. sha256 = "<TAR SHA256>",
6. 19. strip_prefix = "TensorRT-<VERSION>"
```
20. )
```
和不加评论
```
＃本地安装的依赖项
```
```
new_local_repository（
```
```
     name  =  “ cudnn”，
```
```
     path  =  “ / usr /”，
```
```
     build_file  =  “ @ // third_party / cudnn / local：BUILD”
```
```
）
```
```
 
```
```
new_local_repository（
```
```
    name  =  “ tensorrt”，
```
```
    path  =  “ / usr /”，
```
```
    build_file  =  “ @ // third_party / tensorrt / local：BUILD” 
```
```
）
```
1. 编译使用：
```
bazel build // :: libtrtorch --compilation_mode选择
```
调试版本
```
bazel build // :: libtrtorch --compilation_mode = dbg
```
NVIDIA Jetson AGX上的本机编译
```
bazel build // :: libtrtorch --distdir third_party / dist_dir / aarch64-linux-gnu
```
注意：有关先决条件，请参阅安装说明

然后可以在bazel-bin中找到包含包含文件和库的tarball

在JIT图上运行TRTorch

确保将LibTorch添加到的LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$(pwd)/bazel-TRTorch/external/libtorch/lib
```
bazel run //cpp/trtorchexec -- $(realpath <PATH TO GRAPH>) <input-size>
```
编译Python包

要为本地计算机编译python软件包，只需python3 setup.py install在//py目录中运行即可。要为不同的python版本构建wheel文件，请先构建Dockerfile，//py然后运行以下命令
```
docker run -it -v$(pwd)/..:/workspace/TRTorch build_trtorch_wheel /bin/bash /workspace/TRTorch/py/build_whl.sh
```
Python编译期望从上面使用基于tarball的编译策略。

如何添加对新算子的支持...

在TRTorch？

支持新算子有两种主要方法。可以从头开始为op编写一个转换器并将其注册到NodeConverterRegistry中，或者如果可以将op映射到一组已经具有转换器的op上，则可以编写图形重写过程，将新的op替换为等效的子图支持的算子。首选使用图形重写，因为这样就不需要维护大型的op转换器库。还要查看问题中的各种算子支持跟踪器，以获取有关各种算子的支持状态的信息。

如何申请

Node Converter Registry不在顶级API中公开，而是在tarball附带的内部header中公开。

可以使用NodeConverterRegistry应用程序内部为算子注册一个转换器。

Structure of the repo结构
人工智能芯片与自动驾驶
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14226147.html

用法示例

C ++

python

平台支援

预构建的二进制文件和Wheel文件

编译TRTorch

安装依赖项

0.安装Install Bazel

1.使用cuDNN和TensorRT tarball发行版进行构建

2.使用本地安装的cuDNN和TensorRT进行构建

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NVIDIA Jetson AGX上的本机编译

在JIT图上运行TRTorch

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如何添加对新算子的支持...

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