TensorRT Polygraphy 中的 VRAM 管理与性能优化实践

背景介绍

在深度学习推理领域，TensorRT 作为 NVIDIA 推出的高性能推理优化器，能够显著提升模型在 GPU 上的执行效率。而 Polygraphy 则是 TensorRT 生态中的一个重要工具，它提供了便捷的模型转换和推理接口。然而，在实际使用过程中，开发者可能会遇到 VRAM 溢出与性能平衡的难题。

问题现象

开发者在使用 Polygraphy 的 TrtRunner 进行模型推理时，发现了两种典型现象：

1. VRAM 溢出问题：当使用 TrtRunner 时仅调用 activate() 而不调用 deactivate()，虽然可以获得最佳性能，但会导致显存持续增长最终溢出。

2. 性能下降问题：如果采用上下文管理器(with语句)或显式调用 activate()/deactivate()，虽然解决了显存问题，但会带来约3倍的性能下降。

问题分析

通过深入分析，我们发现问题的核心在于 TensorRT 上下文管理机制：

1. 显存增长机制：当不释放上下文时，TensorRT 会为每次推理保留显存分配，特别是在处理动态形状输入时更为明显。

2. 性能开销来源：上下文创建和销毁操作涉及显存的分配与释放，这些操作在频繁执行时会成为性能瓶颈。

3. 静态形状的优势：使用固定输入形状(将min/opt/max设为相同值)可以减少运行时的显存分配操作，提高性能稳定性。

解决方案

经过实践验证，我们总结出以下优化方案：

1. 升级 Polygraphy 版本：使用最新版本的 Polygraphy(如0.49.10)可以显著改善显存管理问题。

2. 合理的上下文管理：

   • 对于长时间运行的推理任务，可以保持上下文激活状态
   • 使用 atexit 模块注册 deactivate() 调用，确保程序退出前正确释放资源

3. 构建配置优化：

   CreateConfig(
       fp16=True,
       profiles=profiles,
       preview_features=[]  # 禁用已弃用的特性
   )
   

4. 性能调优参数：

   • 启用 FP16 加速
   • 设置合适的 workspace 大小
   • 根据硬件特性调整 tactic sources

最佳实践建议

1. 显存监控：在开发过程中持续监控 GPU 显存使用情况，及时发现潜在泄漏。

2. 性能基准测试：对不同配置进行基准测试，找到最适合特定模型和硬件的参数组合。

3. 错误处理：完善错误处理机制，特别是对显存不足的情况要有妥善处理方案。

4. 日志管理：合理配置日志级别，过滤不必要的警告信息，保持日志清晰可读。

通过以上优化措施，开发者可以在保证系统稳定性的同时，充分发挥 TensorRT 和 Polygraphy 的性能潜力，实现高效的深度学习推理。