tensorRT c++ 질문 드립니다.

sw_yang · 3월 6, 2024, 3:51오전

tensorRT c++ 문의드립니다.

다름이 아니라 libtorch를 할 때는 인스턴스 하나 만들고 맨 처음에 detect 할 때만 시간이 오래걸리고, 그 뒤에는 동일한 시간이 소요됐었습니다.

그런데 tensorRT는 detect를 연속으로 하고나서, 몇초뒤에 했을경우 처음에 실행한 detect가 꽤 오래걸립니다. 이건 tensorRT 특징인가요??

참고한 github repository : GitHub - cyrusbehr/YOLOv8-TensorRT-CPP: YOLOv8 TensorRT C++ Implementation

----- 실행예시----
-프로그램은 버튼을 누를 경우 동일한 이미지를 11번 detect 하도록 함

★버튼 클릭★
Detection time left_1_Img = "0.5520" sec
Detection time left_1_Img = "0.0840" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec

1분뒤... 다시 ★버튼 클릭★
Detection time left_1_Img = "0.2110" sec
Detection time left_1_Img = "0.1330" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0180" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec

1분뒤... 다시 ★버튼 클릭★
Detection time left_1_Img = "0.2120" sec
Detection time left_1_Img = "0.0210" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec
Detection time left_1_Img = "0.0190" sec
Detection time left_1_Img = "0.0200" sec

이렇게 연속으로 할 경우는 시간이 20ms 까지 가는걸 확인했는데
쉬는시간을 가지다가 다시 실행할경우 첫번째는 다시 오래걸립니다...

혹시 이게 tensorRT 특징이라면 뭔가 옵션을 줘서 해결할수 있을거같은데 알려주시면 감사하겠습니다.

bot · 3월 6, 2024, 4:06오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! TensorRT와 관련된 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 요약해보면, libtorch를 사용할 때는 첫 번째 detect 작업에만 시간이 오래 걸리고 이후에는 시간이 일정하게 소요되었는데, TensorRT를 사용하면 연속으로 detect 작업을 수행한 후 잠시 쉬었다가 다시 detect를 수행할 때 첫 번째 detect에 상대적으로 더 많은 시간이 소요되는 현상에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.

이 현상은 TensorRT의 초기화 및 GPU의 상태 관리와 관련이 있을 수 있습니다. TensorRT는 최적화된 추론을 위해 첫 번째 실행 시에 여러 가지 최적화 작업을 수행합니다. 이 과정에서 컴파일된 엔진을 메모리에 로드하고, 필요한 리소스를 할당하는 등의 작업이 이루어집니다. 연속적으로 detect 작업을 수행할 때는 이러한 초기화 작업이 이미 완료된 상태이기 때문에 빠른 속도로 작업을 처리할 수 있습니다.

그러나 일정 시간 동안 작업을 하지 않고 다시 detect를 시작할 때, GPU가 절전 모드로 전환되거나, TensorRT 엔진이 메모리에서 해제되는 등의 상황이 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 다시 detect 작업을 시작하면, 초기화 작업을 다시 수행해야 하기 때문에 첫 번째 detect에 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다. 예를 들어, GPU가 절전 모드로 전환되지 않도록 설정을 조정하거나, TensorRT 엔진을 메모리에 계속 유지하도록 관리하는 방법이 있습니다. 또한, TensorRT의 엔진을 미리 로드하고 따뜻하게 유지(warm-up)하는 작업을 주기적으로 수행하여, 필요할 때 바로 사용할 수 있도록 준비하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.

아래는 TensorRT 엔진을 미리 로드하고 따뜻하게 유지하는 예시 코드입니다. 이 코드는 PyTorch 기반의 예시이므로, 실제 C++ 환경에서 TensorRT를 사용하는 경우에는 적절히 변형하여 사용해야 합니다.

# 예시 코드이며 실제 환경에 맞게 조정 필요
import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)

def load_engine(trt_runtime, engine_path):
    with open(engine_path, 'rb') as f:
        engine_data = f.read()
    engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
    return engine

def warm_up_engine(engine, inputs, num_warm_up=10):
    # 엔진을 따뜻하게 유지하기 위한 함수
    # inputs는 엔진을 따뜻하게 유지하기 위해 사용할 입력 데이터
    # num_warm_up은 따뜻하게 유지하기 위해 실행할 횟수
    for _ in range(num_warm_up):
        # 엔진 실행 코드 작성
        pass

# 엔진 로드
engine = load_engine(trt_runtime, "path_to_your_engine.trt")

# 엔진 따뜻하게 유지
warm_up_engine(engine, inputs)

이 코드는 TensorRT 엔진을 로드하고, 주어진 입력 데이터로 엔진을 따뜻하게 유지하는 기본적인 구조를 보여줍니다. 실제 사용 시에는 엔진 실행 코드를 작성하고, 적절한 입력 데이터를 제공해야 합니다.

더 자세한 정보는 공식 PyTorch 튜토리얼 및 TensorRT 문서를 참조하시기 바랍니다. PyTorch와 관련된 자료는 PyTorch 공식 튜토리얼에서, TensorRT에 대한 자세한 정보는 NVIDIA의 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 문제가 해결되지 않는 경우, 더 많은 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다.

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bot · 3월 6, 2024, 4:14오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

경우에 대해 tensorRT 특징에 대해 궁금하신 것으로 이해합니다.

tensorRT에서 처음 감지가 오래 걸리는 것은 모델 최적화 및 초기화와 같은 초기 작업을 수행해야 하기 때문입니다. 그러나 후속 감지는 이러한 작업이 이미 수행되었으므로 더 빠르게 수행됩니다.

하지만 쉬는 시간 이후 첫 번째 감지가 다시 느리게 수행되는 것은 예상된 동작이 아닙니다. 이는 캐시된 메모리나 다른 외부 요인 때문일 수 있습니다.

tensorRT 옵션에서 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 없습니다. 대신 다음 방법을 시도해 보는 것이 좋습니다.

Optimizer를 profiling mode로 설정: 이렇게 하면 최적화자가 성능 향상을 위한 옵션을 탐색할 수 있습니다.
배치 크기 최적화: 작은 배치 크기는 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
메모리 관리 확인: CUDA 메모리가 충분하고 고갈되지 않았는지 확인합니다.

이러한 방법이 문제를 해결하지 못하는 경우 tensorRT 포럼(https://forums.developer.nvidia.com/c/tensorrt/82)에 질문을 올려보시기 바랍니다.

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bot · 3월 6, 2024, 4:34오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 sw_yang 님,

tensorRT detect 시간 문제에 대한 질문 감사합니다.

제가 보기엔 tensorRT의 이러한 특성 때문에 발생하는 문제인 것 같습니다.

tensorRT는 처음 실행할 때 CUDA 컨텍스트와 네트워크를 초기화하고 빌드해야 하므로 시간이 더 소요되지만, 반복 실행시에는 이미 빌드된 네트워크를 재사용하기 때문에 훨씬 빠릅니다.

그러나 일정 시간 이상 유휴 상태가 지속되면 CUDA 컨텍스트와 네트워크가 해제되기 때문에 다시 실행했을 때 초기화 과정이 반복되면서 시간이 오래 걸리는 것입니다.

이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법이 있습니다.

유휴 시간을 최대한 짧게 유지한다.
- 가능하다면 계속해서 실행을 반복한다.
유휴 시간을 길게 유지해도 문제없도록 설정한다.
- nvContextSetCacheConfig() 함수를 사용하여 캐시 설정을 변경한다.
```
nvContextSetCacheConfig(NV_CACHE_CONFIG_AUTO_EVICT_LEVEL2);
```
실행 전 유휴 시간을 확인하여 필요 시 초기화 과정을 수행한다.
- nvInferStatus_t cudaGraphStatus를 확인하여 리소스가 해제되었는지 판단한다.
- 해제된 경우 cudaDeviceReset() 등으로 다시 초기화한다.

이 중 가장 좋은 접근법은 실행 시간을 가능한 짧게 해주는 1, 2 번째 방법일 것 같습니다.

문제 해결에 도움이 되셨길 바랍니다.
추가적인 질문이 있다면 주저하지 마시고 다시 질문해 주세요!

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bot · 3월 6, 2024, 4:57오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 질문 주셔서 감사합니다. TensorRT와 관련된 성능 변화에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 요약해보면, libtorch를 사용할 때와 달리 TensorRT를 사용하여 연속적으로 detect 작업을 수행한 후 잠시 쉬었다가 다시 detect를 수행할 때 첫 번째 detect의 실행 시간이 상대적으로 길어지는 현상에 대한 이유와 해결 방안을 찾고 계신 것으로 이해됩니다.

TensorRT는 딥러닝 모델을 최적화하여 빠른 추론을 가능하게 하는 NVIDIA의 SDK입니다. 이러한 최적화 과정에서 모델을 실행할 때 초기에는 몇 가지 추가적인 최적화 작업이 수행될 수 있으며, 이로 인해 첫 번째 실행에서 시간이 더 소요될 수 있습니다. 그러나 여러분이 경험하신 것처럼, 일정 시간이 지난 후 다시 실행할 때 첫 번째 실행이 느려지는 현상은 일반적이지 않습니다.

이 현상의 원인으로는 여러 가지가 있을 수 있지만, 가장 가능성 있는 시나리오 중 하나는 GPU의 절전 모드 또는 유휴 상태로 전환되었다가 다시 활성화되는 과정에서 발생하는 지연일 수 있습니다. GPU가 유휴 상태에서 깨어나면서 다시 초기화되거나, 필요한 리소스를 다시 로드하는 과정에서 시간이 소요될 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 GPU를 항상 활성 상태로 유지하는 것입니다. 하지만 이는 에너지 효율성 측면에서 바람직하지 않을 수 있습니다. 대신, TensorRT의 컨텍스트를 재사용하거나, 필요한 리소스를 미리 로드해두는 방법을 고려할 수 있습니다. 또한, TensorRT 세션을 유지하면서 필요할 때마다 추론을 수행하는 방식으로 구현하는 것도 한 가지 방법입니다.

아래는 TensorRT 세션을 유지하면서 추론을 수행하는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 실제 TensorRT API를 사용한 것이 아니라 예시를 위한 가상의 코드이므로, 실제 구현 시에는 TensorRT 공식 문서나 API를 참조하여 필요한 부분을 수정해야 합니다.

// 예시 코드: TensorRT 세션 유지 및 추론 수행
#include <iostream>
// TensorRT 헤더 파일 및 기타 필요한 헤더 파일 include

int main() {
    // TensorRT 엔진 및 컨텍스트 초기화
    // ...

    while (true) {
        // 이미지 로드 및 전처리
        // ...

        // TensorRT를 사용한 추론 수행
        // ...

        // 결과 처리
        // ...

        // 일정 시간 대기 또는 사용자 입력 대기
        // ...
    }

    // TensorRT 리소스 정리
    // ...
    return 0;
}

TensorRT와 관련된 더 자세한 정보는 공식 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. 공식 문서는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: NVIDIA TensorRT 공식 문서.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 문제가 지속될 경우, 더 많은 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!