案例简介
- 本案例中通过NVIDIA T4 GPU，通过Ronda平台调用Triton以及TensorRT, 整体提升开发和推理效能， 帮助腾讯PCG的多个服务整体效能提升2倍，吞吐量最大提升6倍，同时降低了40%的延时。本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU、TensorRT和Triton。
- 本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU、TensorRT和Triton。
客户简介及应用背景
腾讯平台与内容事业群（简称 腾讯PCG）负责公司互联网平台和内容文化生态融合发展，整合QQ、QQ空间等社交平台，和应用宝、浏览器等流量平台，以及新闻资讯、视频、体育、直播、动漫、影业等内容业务，推动IP跨平台、多形态发展，为更多用户创造海量的优质数字内容体验。
腾讯PCG机器学习平台部旨在构建和持续优化符合PCG技术中台战略的机器学习平台和系统，提升PCG机器学习技术应用效率和价值。建设业务领先的模型训练系统和算法框架；提供涵盖数据标注、模型训练、评测、上线的全流程平台服务，实现高效率迭代；在内容理解和处理领域，输出业界领先的元能力和智能策略库。机器学习平台部正服务于PCG所有业务产品。
客户挑战
- 业务繁多，场景复杂
- 业务开发语言包括C++/Python
- 模型格式繁多，包括ONNX、Pytorch、TensorFlow、TensorRT等
- 模型预处理涉及图片下载等网络io
- 多模型融合流程比教复杂，涉及循环调用
- 支持异构推理
- 模型推理结果异常时，难以方便地调试定位问题
- 需要与公司内现有协议/框架/平台进行融合
应用方案
基于以上挑战，腾讯PCG选择了采用NVIDIA 的Triton推理服务器，以解决新场景下模型推理引擎面临的挑战，在提升用户研效的同时，大幅降低了服务成本。
NVIDIA Triton 是一款开源软件，对于所有推理模式都可以简化模型在任一框架中以及任何 GPU 或 CPU 上的运行方式，从而在生产环境中使用 AI。Triton 支持多模型ensemble，以及 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等多种深度学习模型框架，可以很好的支持多模型联合推理的场景，构建起视频、图片、语音、文本整个推理服务过程，大大降低多个模型服务的开发和维护成本。
基于C++ 的基础架构、Dynamic-batch、以及对 TensorRT 的支持，同时配合 T4 的 GPU，将整体推理服务的吞吐能力最大提升 6 倍，延迟最大降低 40%，既满足了业务的低延时需求，成本也降低了20%-66%。
通过将Triton编译为动态链接库，可以方便地链入公司内部框架，对接公司的平台治理体系。符合C语言规范的API也极大降低了用户的接入成本。
借助Python Backend和Custom Backend，用户可以自由选择使用C++/Python语言进行二次开发。
Triton的Tracing能力可以方便地捕捉执行过程中的数据流状态。结合Metrics 和 Perf Analysis等组件，可以快速定位开发调试，甚至是线上问题，对于开发和定位问题的效率有很大提升。
NVIDIA DALI 是 GPU 加速的数据增强和图像加载库。DALI Backend可以用于替换掉原来的图片解码、resize等操作。FIL Backend也可以替代Python XGBoost模型推理，进一步提升服务端推理性能。
方案效果及影响
借助NVIDIA Triton 推理框架，配合 DALI/FIL/Python 等Backend，以及 TensorRT，整体推理服务的吞吐能力最大提升 6 倍，延迟最大降低 40%。帮助腾讯PCG各业务场景中，以更低的成本构建了高性能的推理服务，同时更低的延迟降低了整条系统链路的响应时间，优化了用户体验。