TensorRT引擎中全局张量切片与性能优化的实践

问题背景

在使用TensorRT引擎部署Llama模型时，我们通常需要在循环中进行多次推理。最初的实现方式是在每次迭代时创建新的张量，这种方式虽然简单直接，但会带来显著的性能开销，因为每次迭代都需要重新分配内存和初始化张量。

初始方案分析

最初的实现使用了allocate_buffer函数，该函数在每次推理时都会：

1. 遍历引擎的所有输入输出张量
2. 根据形状信息创建新的空张量
3. 将这些张量存储在有序字典中返回

这种方法的缺点是显而易见的：频繁的内存分配和释放会导致性能下降，特别是在需要连续多次推理的场景下。

优化方案设计

为了提升性能，我们设计了全局张量的方案：

1. 在模型初始化阶段预先分配足够大的全局张量
2. 在每次推理时，根据实际输入形状从全局张量中切出需要的部分
3. 使用切片后的张量进行推理

具体实现包括两个主要部分：

1. initial_global_tensors函数：初始化各种形状的全局张量
2. set_shape函数：根据实际输入形状从全局张量中切出需要的部分

遇到的问题

在实施优化方案后，发现使用全局张量切片得到的结果与每次创建新张量的结果不一致。这种不一致性可能导致模型输出错误，影响推理的准确性。

问题分析与解决

经过深入分析，发现问题出在张量的内存布局上。当从全局张量中切片时，得到的张量可能不是内存连续的(contiguous)。而TensorRT引擎在内部处理时，可能假设输入张量是内存连续的。

解决方案很简单：在切片操作后，调用contiguous()方法确保张量的内存连续性。这样可以保证张量在内存中的布局符合TensorRT引擎的预期，从而得到正确的结果。

技术要点总结

1. 内存预分配：通过预先分配全局张量，避免了频繁的内存分配和释放，显著提升了性能。

2. 张量切片：使用narrow方法从全局张量中切出需要的部分，这是一种零拷贝操作，不会产生额外的内存开销。

3. 内存连续性：必须确保提供给TensorRT引擎的张量是内存连续的，否则可能导致计算结果错误。

4. 形状管理：需要仔细管理各种张量的形状，确保全局张量足够大以容纳各种可能的输入形状。

最佳实践建议

1. 在模型初始化阶段，根据最大可能的输入形状预分配全局张量。

2. 每次推理前，使用切片操作获取适当大小的张量视图。

3. 对切片后的张量调用contiguous()方法确保内存连续性。

4. 对于形状变化较大的场景，可以考虑实现动态调整全局张量大小的机制。

5. 在性能关键的应用中，这种优化可以带来显著的性能提升，特别是在需要连续多次推理的场景下。

通过这种优化方法，我们既保持了TensorRT推理的高效性，又避免了频繁内存分配带来的性能开销，同时确保了计算结果的正确性。