TensorRT在C#中的多線程支持如何實現

TensorRT 是一個高性能的深度學習推理庫，可以用于在 NVIDIA GPU 上運行深度學習模型。在 C# 中使用 TensorRT 時，可以利用 .NET 平臺的多線程功能來實現并發執行推理任務。

以下是一個簡單的示例，展示了如何在 C# 中使用 TensorRT 進行多線程推理：

1. 首先，確保已經安裝了 TensorRT 的 C# 綁定。你可以從 NVIDIA 的 GitHub 倉庫下載：https://github.com/NVIDIA/TensorRT

2. 創建一個 C# 控制臺應用程序，并引用 TensorRT 的 C# 綁定。

3. 在主函數中，創建一個線程池來執行推理任務。這里我們使用 Parallel.ForEach 來實現多線程：

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

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 創建一個線程安全的任務隊列
        var tasks = new List<Task>();

        // 定義要執行的推理任務數量
        int numTasks = 4;

        // 使用 Parallel.ForEach 來實現多線程推理
        Parallel.ForEach(Enumerable.Range(0, numTasks), i =>
        {
            // 創建一個新的任務并將其添加到任務隊列中
            var task = Task.Run(() => RunInference());
            lock (tasks)
            {
                tasks.Add(task);
            }
        });

        // 等待所有任務完成
        Task.WaitAll(tasks.ToArray());
    }

    static void RunInference()
    {
        // 在這里實現你的推理代碼
        // ...
    }
}

4. 在 RunInference 函數中，實現你的推理代碼。這里只是一個簡單的示例，你需要根據自己的需求來調整代碼：

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

    // 創建執行上下文
    using var context = engine.CreateExecutionContext();

    // 分配輸入和輸出緩沖區
    using var inputBuffer = new DeviceMemory<float>(inputSize);
    using var outputBuffer = new DeviceMemory<float>(outputSize);

    // 準備輸入數據
    // ...

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

    // 獲取輸出結果
    // ...
}

這樣，你就可以在 C# 中使用 TensorRT 實現多線程推理了。請注意，這只是一個簡單的示例，你需要根據自己的需求來調整代碼。