GPU推理

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使用C++接口推理MindIR格式文件

用户可以创建C++应用程序,调用MindSpore的C++接口推理MindIR模型。

推理目录结构介绍

首先创建目录放置推理代码工程,例如/home/mindspore_sample/gpu_resnet50_inference_sample,可以从官网示例下载样例代码model目录用于存放MindIR模型文件,推理代码工程目录结构如下:

└─gpu_resnet50_inference_sample
    ├── build.sh                          // 构建脚本
    ├── CMakeLists.txt                    // CMake构建脚本
    ├── README.md                         // 使用说明
    ├── src
    │   └── main.cc                       // 主函数
    │── model
        └── resnet50_imagenet.mindir      // 模型文件

推理代码介绍

推理代码样例:https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.8/docs/sample_code/gpu_resnet50_inference_sample/src/main.cc

引用mindspore名字空间:

using mindspore::Context;
using mindspore::Serialization;
using mindspore::Model;
using mindspore::Status;
using mindspore::ModelType;
using mindspore::GraphCell;
using mindspore::kSuccess;
using mindspore::MSTensor;

初始化环境,指定推理使用的硬件平台,设置DeviceID和精度。

这里设置硬件为 GPU,DeviceID为0,推理精度为FP16,示例代码如下:

auto gpu_device_info = std::make_shared<mindspore::GPUDeviceInfo>();
gpu_device_info->SetDeviceID(device_id);
gpu_device_info->SetPrecisionMode("fp16");
context->MutableDeviceInfo().push_back(gpu_device_info);

加载模型文件:

// 加载MindIR模型
mindspore::Graph graph;
Serialization::Load(mindir_path, ModelType::kMindIR, &graph);
// 用图构建模型
ms::Model model;
model.Build(ms::GraphCell(graph), context);

获取模型所需的输入信息:

std::vector<ms::MSTensor> model_inputs = model->GetInputs();

构造网络输入:

std::vector<MSTensor> inputs;
float *dummy_data = new float[1*3*224*224];
inputs.emplace_back(model_inputs[0].Name(), model_inputs[0].DataType(), model_inputs[0].Shape(),
                      dummy_data, 1*3*224*224*sizeof(float));

执行推理:

// 创建输出vector
std::vector<ms::MSTensor> outputs;
// 创建输入vector
std::vector<ms::MSTensor> inputs;
inputs.emplace_back(model_inputs[0].Name(), model_inputs[0].DataType(), model_inputs[0].Shape(),
                    image.Data().get(), image.DataSize());
// 调用Model的Predict函数进行推理
ret = model.Predict(inputs, &outputs);

构建脚本

为编译器添加头文件搜索路径:

option(MINDSPORE_PATH "mindspore install path" "")
include_directories(${MINDSPORE_PATH})
include_directories(${MINDSPORE_PATH}/include)

在MindSpore中查找所需动态库:

find_library(MS_LIB libmindspore.so ${MINDSPORE_PATH}/lib)

使用指定的源文件生成目标可执行文件,并为目标文件链接MindSpore库:

add_executable(main src/main.cc)
target_link_libraries(main ${MS_LIB})

编译推理代码

接下来编译推理的代码,首先要进入工程目录gpu_resnet50_inference_sample

可以根据实际情况对build.sh中的pip3修改,修改完成后bash build.sh命令编译即可。

bash build.sh

编译完成后,在gpu_resnet50_inference_sample/out下会生成可执行main文件。

执行推理并查看结果

以上操作完成之后,我们可以开始学习如何执行推理。

首先,登录GPU环境,创建model目录放置MindIR文件resnet50_imagenet.mindir,例如/home/mindspore_sample/gpu_resnet50_inference_sample/model

在执行推理之前,首先需要设置环境变量,环境变量需要根据实际情况修改。其中TensorRT库为可选配置项,推荐将TensorRT库路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中,有助提升模型推理性能。

export LD_PRELOAD=/home/miniconda3/lib/libpython3.7m.so
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT-7.2.2.3/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

就可以开始执行推理了:

cd out/
./main ../model/resnet50_imagenet.mindir 1000 10

在当前测试脚本中,我们打印了每一个step的推理时延和平均时延:

Start to load model..
Load model successuflly
Start to warmup..
Warmup finished
Start to infer..
step 0 cost 1.54004ms
step 1 cost 1.5271ms
... ...
step 998 cost 1.30688ms
step 999 cost 1.30493ms
infer finished.
=================Average inference time: 1.35195 ms

备注

  • 一些网络在训练过程时,人为将部分算子精度设置为FP16。例如ModelZoo中的Bert网络,将Dense和LayerNorm设置为FP16进行训练。

class BertOutput(nn.Cell):
    def __init__(self,
                 in_channels,
                 out_channels,
                 initializer_range=0.02,
                 dropout_prob=0.1,
                 compute_type=mstype.float32):
        super(BertOutput, self).__init__()
        # Set the nn.Dense to fp16.
        self.dense = nn.Dense(in_channels, out_channels,
                              weight_init=TruncatedNormal(initializer_range)).to_float(compute_type)
        self.dropout = nn.Dropout(1 - dropout_prob)
        self.dropout_prob = dropout_prob
        self.add = P.Add()
        # Set the nn.LayerNorm to fp16.
        self.layernorm = nn.LayerNorm((out_channels,)).to_float(compute_type)
        self.cast = P.Cast()
        ... ...

建议部署推理任务时,将其修改为FP32后再单精度MindIR模型;如果希望进一步提升推理性能,可以通过mindspore::GPUDeviceInfo::SetPrecisionMode("fp16")将推理精度设置为FP16,框架会自动选择性能较优的算子推理。

  • 部分推理脚本中可能引入了一些训练过程中特有的网络结构,例如模型要求传入图片或者语料的Label,并直接将Label传递到网络输出,建议删除这部分算子之后,再导出MindIR模型,以提高推理性能。

使用ONNX格式文件推理

  1. 在训练平台上生成ONNX格式模型,具体步骤请参考导出ONNX格式文件

  2. 在GPU上进行推理,具体可以参考推理使用runtime/SDK的文档。如在Nvidia GPU上进行推理,使用常用的TensorRT,可参考TensorRT backend for ONNX