TensorRT中Shape Tensor的正确使用方式解析

概述

在使用TensorRT 8.6.1.6版本运行ONNX模型时，开发者可能会遇到enqueueV3执行失败的问题。本文将通过分析一个典型错误案例，深入讲解TensorRT中Shape Tensor的正确使用方法，帮助开发者避免常见陷阱。

问题背景

在TensorRT项目中，开发者尝试将一个名为PPHumanMatting的ONNX模型转换为TensorRT引擎并在NVIDIA A30 GPU上运行。模型包含多个输入张量，其中包括常规张量和形状张量(Shape Tensor)。开发者使用了两种不同的执行方式：execute_async_v3和execute_async_v2，但遇到了执行失败的情况。

核心问题分析

Shape Tensor的特殊性

TensorRT中的Shape Tensor与其他常规张量有着本质区别：

1. 内存位置要求：Shape Tensor必须存放在主机(CPU)内存中，而非设备(GPU)内存
2. 作用机制：Shape Tensor的值会影响GPU内核的网格(grid)和块(block)大小配置
3. 性能考量：在主机内存中计算Shape Tensor后再启动内核更为高效

错误代码解析

在原始代码中，开发者错误地将Shape Tensor(cast_3.tmp_0和cast_4.tmp_0)分配到了GPU内存：

h_input1 = np.zeros(h_input1.shape).astype(np.int32)
d_input1 = cuda.mem_alloc(h_input1.nbytes)  # 错误：Shape Tensor不应分配GPU内存

正确实践

正确的做法应该是：

1. 保持Shape Tensor在主机内存
2. 仅将常规张量传输到设备内存
3. 使用适当的API设置Shape Tensor的值

解决方案比较

execute_async_v2方式

execute_async_v2通过bindings参数统一处理所有输入输出，相对不容易出错：

context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input0),int(d_input1),int(d_input2),int(d_output)],stream_handle=stream.handle)

execute_async_v3方式

execute_async_v3需要更精确地管理张量地址，对Shape Tensor有特殊要求：

# 必须确保Shape Tensor在主机内存
context.set_tensor_address("cast_3.tmp_0", host_buffer_address)  # 应为CPU内存地址

性能优化建议

1. 预计算Shape值：在主机端预先计算好所有Shape Tensor的值
2. 内存复用：对于固定尺寸的Shape Tensor，可复用内存缓冲区
3. 异步传输：常规张量的数据传输仍可使用异步方式提高效率

总结

TensorRT中Shape Tensor的正确处理是模型高效执行的关键。开发者需要特别注意：

• 区分常规张量和Shape Tensor的内存位置要求
• 选择适合的API版本(v2或v3)并遵循其规范
• 在性能关键应用中优化Shape Tensor的处理流程

通过遵循这些最佳实践，可以避免常见的执行错误，充分发挥TensorRT的推理性能优势。