TensorRT

## 개요

**TensorRT**(텐서는 엔비디아(NVIDIA)에서 개발한 고성능 딥러닝 추론 최적화 프레임워크로, 딥러닝 모델의 **추론**(inference) 단계에서 높은 처리 속도와 효율을 제공하기 위해 설계된 소프트웨어 라이브러리입니다. 주로 실시간 응용 프로그램(예: 자율주행, 영상 인식, 음성 인식 등)에서 사용되며, 다양한 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)로 학습된 모델을 최적화하여 GPU 기반의 추론 성능을 극대화합니다.

TensorRT는 모델의 정밀도 감소를 최소화하면서도 추론 속도를 크게 향상시키기 위해 **레이어 병합**, **정밀도 축소**(INT8, FP16), **커널 자동 튜닝**, **메모리 최적화** 등의 기술을 활용합니다. 특히, 엔비디아의 GPU 아키텍처와 긴밀하게 통합되어 있어, CUDA 코어와 텐서코어(Tensor Cores)를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

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## 주요 기능

### 1. 모델 최적화 기술

TensorRT는 딥러닝 모델의 추론 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 고급 최적화 기법을 제공합니다.

- **레이어 병합**(Layer Fusion): 여러 개의 연산 레이어를 하나의 복합 레이어로 통합하여 커널 호출 횟수를 줄이고 메모리 접근을 최소화합니다. 예를 들어, `Convolution → ReLU → Pooling`을 하나의 연산으로 통합할 수 있습니다.
- **정밀도 조정**(Precision Calibration): FP32(32비트 부동소수점) 모델을 FP16(반정밀도) 또는 INT8(8비트 정수)로 변환하여 연산량과 메모리 사용을 줄입니다. INT8의 경우, **정밀도 보존을 위한 교정**(calibration) 절차를 통해 정확도 손실을 최소화합니다.
- **커널 자동 선택**(Kernel Auto-Tuning): 대상 GPU 아키텍처에 맞춰 최적의 커널을 선택하고, 입력 크기에 따라 동적으로 커널을 조정합니다.
- **정적 메모리 할당**: 추론 시 동적 메모리 할당을 피하고, 사전에 메모리 풀을 할당함으로써 지연 시간을 줄입니다.

### 2. 다중 프레임워크 지원

TensorRT는 다음과 같은 주요 딥러닝 프레임워크와 호환됩니다:

| 프레임워크 | 변환 방법 |
|-----------|----------|
| TensorFlow | SavedModel 또는 Frozen Graph → ONNX 또는 직접 파싱 |
| PyTorch | TorchScript → ONNX → TensorRT |
| ONNX | 공식적으로 지원되는 ONNX parser 제공 |

이를 통해 다양한 환경에서 훈련된 모델을 TensorRT로 쉽게 가져와 최적화할 수 있습니다.

### 3. 실시간 추론 및 배치 처리

TensorRT는 **저지연**(low-latency)과 **고스루풋**(high-throughput)을 모두 지원합니다. 배치 크기(batch size)를 동적으로 조정할 수 있으며, 실시간 시스템(예: 자율주행 차량의 카메라 입력 처리)에서 안정적인 성능을 보장합니다.

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## 아키텍처 및 작동 방식

TensorRT는 다음과 같은 주요 컴포넌트로 구성됩니다:

1. **Parser**: ONNX, TensorFlow 등에서 모델을 읽어들입니다.
2. **Builder**: 네트워크 정의를 분석하고 최적화된 추론 엔진을 생성합니다.
3. **Runtime**: 최적화된 엔진을 로드하고 추론을 실행합니다.
4. **Plugin API**: 사용자 정의 레이어를 구현할 수 있도록 확장 기능을 제공합니다.

작동 흐름은 일반적으로 다음과 같습니다:

```plaintext
학습된 모델 (e.g., PyTorch) 
    → ONNX로 변환 
    → TensorRT Parser로 입력 
    → Builder가 최적화된 추론 엔진 생성 
    → Runtime에서 추론 실행
```

최적화된 엔진은 직렬화되어 파일로 저장할 수 있으며, 이후 동일한 환경에서 빠르게 로드되어 사용됩니다.

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## 사용 사례

TensorRT는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다:

- **자율주행**: NVIDIA DRIVE 플랫폼에서 실시간 객체 감지 및 경로 예측에 사용.
- **의료 영상 분석**: MRI, CT 영상의 실시간 분석을 위한 저지연 추론.
- **클라우드 서비스**: AWS, Google Cloud 등에서 GPU 인스턴스에 배포된 AI 서비스의 성능 향상.
- **엣지 컴퓨팅**: Jetson 시리즈(예: Jetson AGX Xavier)에서 로봇, 드론, 스마트 카메라 등에 탑재.

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## 설치 및 사용 예시

TensorRT는 NVIDIA의 공식 웹사이트 또는 NGC(NVIDIA GPU Cloud)에서 다운로드할 수 있습니다. Docker 이미지를 통해 쉽게 설치 및 실행할 수 있습니다.

간단한 Python 예제 (ONNX 모델을 TensorRT 엔진으로 변환):

```python
import tensorrt as trt
import onnx

# ONNX 모델 로드
onnx_model = onnx.load("model.onnx")

# TensorRT 빌더 초기화
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

# ONNX 파싱
success = parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
for error in range(parser.num_errors):
    print(parser.get_error(error))

# 빌드 설정
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
if builder.platform_has_fast_fp16:
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

# 엔진 생성
engine = builder.build_engine(network, config)

# 엔진 직렬화 및 저장
with open("model.engine", "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())
```

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## 참고 자료 및 관련 문서

- [NVIDIA TensorRT 공식 문서](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/)
- [NVIDIA NGC 컨테이너 레지스트리](https://ngc.nvidia.com/)
- [ONNX 공식 사이트](https://onnx.ai/)
- [TensorRT GitHub 저장소](https://github.com/NVIDIA/TensorRT)

TensorRT는 딥러닝 서비스의 상용화와 실시간 처리를 위한 핵심 도구로, 지속적인 업데이트와 새로운 기능(예: 동적 축, 분산 추론 지원)을 통해 AI 인프라의 성능 한계를 계속해서 확장하고 있습니다.