1. 核心原理

• 定義計算邏輯：告訴 GPU 如何執(zhí)行這個特殊層的計算。
• 集成到 TensorRT：讓 TensorRT 在推理時調(diào)用你的計算邏輯。

2. 開發(fā)步驟

1. 創(chuàng)建一個插件類，繼承TensorRT的 IPluginV2 接口，實現(xiàn)關(guān)鍵函數(shù)

#include <NvInfer.h>

class MyPlugin : public nvinfer1::IPluginV2 {
public:
    // 必須實現(xiàn)的函數(shù)
    const char* getPluginType() const override { return "MyPlugin"; }
    const char* getPluginVersion() const override { return "1"; }
    int getNbOutputs() const override { return 1; }  // 輸出張量數(shù)量
    nvinfer1::Dims getOutputDimensions(int index, const nvinfer1::Dims* inputs, int numInputDims) override {
        // 定義輸出張量的形狀（例如和輸入形狀相同）
        return inputs[0];
    }
    // 其他函數(shù)（序列化、反序列化、初始化等）...
};

2. 實現(xiàn)計算邏輯（核心）

在自定義插件類，enqueue函數(shù)編寫CUDA核函數(shù)，定義此算子的數(shù)據(jù)處理步驟

int MyPlugin::enqueue(
    int batchSize, 
    const void* const* inputs,  // 輸入數(shù)據(jù)指針數(shù)組
    void* const* outputs,        // 輸出數(shù)據(jù)指針數(shù)組
    void* workspace,             // 臨時顯存空間
    cudaStream_t stream          // CUDA 流
) {
    // 調(diào)用 CUDA 核函數(shù)（例如逐元素加法）
    const float* input = static_cast<const float*>(inputs[0]);
    float* output = static_cast<float*>(outputs[0]);
    int numElements = batchSize * inputDims.d[0] * inputDims.d[1] * ...; // 計算總元素數(shù)
    myKernel<<<gridSize, blockSize, 0, stream>>>(input, output, numElements);
    return 0;
}

// 示例 CUDA 核函數(shù)（每個線程處理一個元素）
__global__ void myKernel(const float* input, float* output, int numElements) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < numElements) {
        output[idx] = input[idx] + 1.0f;  // 自定義計算（例如每個元素加1）
    }
}

3. 注冊插件

告訴TensorRT自己實現(xiàn)了某個算子

class MyPluginCreator : public nvinfer1::IPluginCreator {
public:
    const char* getPluginName() const override { return "MyPlugin"; }
    const char* getPluginVersion() const override { return "1"; }
    nvinfer1::IPluginV2* createPlugin(const char* name, const nvinfer1::PluginFieldCollection* fc) override {
        return new MyPlugin();
    }
    // 其他函數(shù)（反序列化等）...
};

// 注冊插件
REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(MyPluginCreator);

4. 編譯成動態(tài)庫

# 示例編譯命令（Linux）
g++ -shared -o libmyplugin.so my_plugin.cpp -I/path/to/tensorrt/include -L/path/to/tensorrt/lib -lnvinfer

4. ONNX轉(zhuǎn)TensorRT，TensorRT自動調(diào)用注冊插件

import tensorrt as trt

# 加載插件庫
trt.init_libnvinfer_plugins(trt.Logger(), "")
with open("model.onnx", "rb") as f:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

補充：
1. TensorRT原理補充
TensorRT流程：

• 將模型（例如ONNX）轉(zhuǎn)化為TensorRT內(nèi)部計算圖（由層節(jié)點和數(shù)據(jù)流邊組成）
• 優(yōu)化計算圖
• 生成引擎：將優(yōu)化后計算圖編譯成二進制文件，供推理時直接調(diào)用。

關(guān)于IPluginV2類

• TensorRT 的計算圖由多個“層”（Layer）組成，每個層必須遵守統(tǒng)一的接口規(guī)范。
• IPluginV2 就是這個規(guī)范，它定義了所有層必須實現(xiàn)的功能，例如：
  • 計算邏輯：enqueue() 函數(shù)中實現(xiàn) GPU 核函數(shù)
  • 內(nèi)存管理：configurePlugin() 定義輸入輸出內(nèi)存需求。
  • 序列化與反序列化：serialize() 和 deserialize() 用于保存和加載模型。
  • 形狀推導(dǎo)：getOutputDimensions() 確定輸出張量形狀。

關(guān)于Creator 類的作用

• IPluginCreator 是插件的“工廠”，負(fù)責(zé)兩件事：
  • 生產(chǎn)插件實例：當(dāng) TensorRT 解析到自定義層時，調(diào)用 createPlugin() 創(chuàng)建插件對象。
  • 注冊插件信息：告訴 TensorRT 插件的名稱、版本、參數(shù)格式，方便后續(xù)查找和調(diào)用。
• TensorRT 在解析模型時，可能需要在不同階段（如構(gòu)建引擎、反序列化引擎）動態(tài)創(chuàng)建插件。Creator 類通過統(tǒng)一的接口管理插件的生命周期，實現(xiàn)“即插即用”。

2. TensorRT版本是否和GPU型號相關(guān)？在一個型號轉(zhuǎn)換的TensorRT文件，在另一個GPU型號可以直接使用嗎？

• TensorRT 生成的推理引擎文件（.engine）與 GPU 型號直接相關(guān)，TensorRT 在優(yōu)化模型時，會根據(jù) GPU 的計算能力生成特定的內(nèi)核代碼。在 A 型號 GPU 上生成的 TensorRT 引擎文件，若直接拿到 B 型號 GPU 上使用，可能無法運行，除非兩者滿足特定條件。