TensorRT在C#中的多線程支持如何實(shí)現(xiàn)

c#
小樊
81
2024-09-10 09:14:31

TensorRT 是一個(gè)高性能的深度學(xué)習(xí)推理庫(kù)，可以用于在 NVIDIA GPU 上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型。在 C# 中使用 TensorRT 時(shí)，可以利用 .NET 平臺(tái)的多線程功能來(lái)實(shí)現(xiàn)并發(fā)執(zhí)行推理任務(wù)。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，展示了如何在 C# 中使用 TensorRT 進(jìn)行多線程推理：

  1. 首先，確保已經(jīng)安裝了 TensorRT 的 C# 綁定。你可以從 NVIDIA 的 GitHub 倉(cāng)庫(kù)下載：https://github.com/NVIDIA/TensorRT

  2. 創(chuàng)建一個(gè) C# 控制臺(tái)應(yīng)用程序，并引用 TensorRT 的 C# 綁定。

  3. 在主函數(shù)中，創(chuàng)建一個(gè)線程池來(lái)執(zhí)行推理任務(wù)。這里我們使用 Parallel.ForEach 來(lái)實(shí)現(xiàn)多線程：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using Nvidia.TensorRT;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 創(chuàng)建一個(gè)線程安全的任務(wù)隊(duì)列
        var tasks = new List<Task>();

        // 定義要執(zhí)行的推理任務(wù)數(shù)量
        int numTasks = 4;

        // 使用 Parallel.ForEach 來(lái)實(shí)現(xiàn)多線程推理
        Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, numTasks), i =>
        {
            // 創(chuàng)建一個(gè)新的任務(wù)并將其添加到任務(wù)隊(duì)列中
            var task = Task.Run(() => RunInference());
            lock (tasks)
            {
                tasks.Add(task);
            }
        });

        // 等待所有任務(wù)完成
        Task.WaitAll(tasks.ToArray());
    }

    static void RunInference()
    {
        // 在這里實(shí)現(xiàn)你的推理代碼
        // ...
    }
}
  1. 在 RunInference 函數(shù)中，實(shí)現(xiàn)你的推理代碼。這里只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，你需要根據(jù)自己的需求來(lái)調(diào)整代碼：
static void RunInference()
{
    // 加載模型文件
    using var engine = Engine.Deserialize("model.engine");

    // 創(chuàng)建執(zhí)行上下文
    using var context = engine.CreateExecutionContext();

    // 分配輸入和輸出緩沖區(qū)
    using var inputBuffer = new DeviceMemory<float>(inputSize);
    using var outputBuffer = new DeviceMemory<float>(outputSize);

    // 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)
    // ...

    // 執(zhí)行推理
    context.Execute(1, new[] { inputBuffer }, new[] { outputBuffer });

    // 獲取輸出結(jié)果
    // ...
}

這樣，你就可以在 C# 中使用 TensorRT 實(shí)現(xiàn)多線程推理了。請(qǐng)注意，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，你需要根據(jù)自己的需求來(lái)調(diào)整代碼。

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