TensorRT：FP16优化加速的原理与实践

TensorRT：FP16优化加速的原理与实践

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/yitiaoxiaolu/article/details/136332232

在深度学习模型部署中，FP16（半精度浮点数）优化是一种常用的技术手段，可以在保证一定精度的前提下显著提升模型推理速度。本文将详细介绍FP16的基本概念及其在TensorRT中的具体实现方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、FP16是什么？

在介绍FP16之前，我们先简单介绍一下FP32，FP32是深度学习模型训练与部署的默认精度类型，FP32包括1位符号位、8位指数位、23位小数位，其中指数位影响数值可表示范围，小数位影响精度。在学习C语言时，我们接触到了单精度浮点数、双精度浮点数、INT型整数等，这里的单精度浮点数Float，它在机内占4个字节、有效数字8位、表示范围：-3.40E+38 ~ +3.40E+38，其实它的精度类型就是FP32。

所以这里的FP16也是一种精度类型，只不过它的位数只有16位，被称为半精度浮点数，它包括1位符号位、5位指数位、10位小数位，由于位数的减少，所以FP16的表示范围和精度都比FP32低，但是对于模型部署来说，数据位数的减少可以让计算复杂度降低，加速模型推理速度。

下面是FP32和FP16的直观表示图以及相应的转换公式：

详细的精度解析可以参考：模型精度问题（FP16，FP32，TF32，INT8）精简版

二、FP16设置

1.设置FP16 Flag

在TensorRT中设置FP16其实特别简单，只需要我们在构建期设置一个FP16的flag，即可开启FP16的模型构建与推理。相应代码如下：

logger = trt.Logger(trt.Logger.ERROR)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
profile = builder.create_optimization_profile()
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

2.查看是否支持FP16

代码如下：

if builder.platform_has_fast_fp16:
    builder_config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

注意：不同版本的TensorRT查看是否支持FP16的方法可能不同，可查阅官方API文档

总结

FP16优化加速的原理和实际设置都相对简单，大家在用TensorRT进行模型推理时可以尝试打开FP16模式进行实际推理。