TensorRT在C#中的多线程支持如何实现 - 问答

TensorRT 是一个高性能的深度学习推理库，可以用于在 NVIDIA GPU 上运行深度学习模型。在 C# 中使用 TensorRT 时，可以利用 .NET 平台的多线程功能来实现并发执行推理任务。

以下是一个简单的示例，展示了如何在 C# 中使用 TensorRT 进行多线程推理：

首先，确保已经安装了 TensorRT 的 C# 绑定。你可以从 NVIDIA 的 GitHub 仓库下载：https://github.com/NVIDIA/TensorRT
创建一个 C# 控制台应用程序，并引用 TensorRT 的 C# 绑定。
在主函数中，创建一个线程池来执行推理任务。这里我们使用 Parallel.ForEach 来实现多线程：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using Nvidia.TensorRT;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建一个线程安全的任务队列
        var tasks = new List<Task>();

        // 定义要执行的推理任务数量
        int numTasks = 4;

        // 使用 Parallel.ForEach 来实现多线程推理
        Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, numTasks), i =>
        {
            // 创建一个新的任务并将其添加到任务队列中
            var task = Task.Run(() => RunInference());
            lock (tasks)
            {
                tasks.Add(task);
            }
        });

        // 等待所有任务完成
        Task.WaitAll(tasks.ToArray());
    }

    static void RunInference()
    {
        // 在这里实现你的推理代码
        // ...
    }
}

在 RunInference 函数中，实现你的推理代码。这里只是一个简单的示例，你需要根据自己的需求来调整代码：

static void RunInference()
{
    // 加载模型文件
    using var engine = Engine.Deserialize("model.engine");

    // 创建执行上下文
    using var context = engine.CreateExecutionContext();

    // 分配输入和输出缓冲区
    using var inputBuffer = new DeviceMemory<float>(inputSize);
    using var outputBuffer = new DeviceMemory<float>(outputSize);

    // 准备输入数据
    // ...

    // 执行推理
    context.Execute(1, new[] { inputBuffer }, new[] { outputBuffer });

    // 获取输出结果
    // ...
}

这样，你就可以在 C# 中使用 TensorRT 实现多线程推理了。请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据自己的需求来调整代码。

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