详解TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS

在使用TensorRT进行加速推理时，有时会遇到以下警告消息： "TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS“ 这个警告表示，TensorRT在编译时链接的cuBLAS库版本与当前加载的cuBLAS库版本不匹配。这可能会导致一些兼容性问题，进而影响模型的性能和推理结果。本文将详细探讨这个问题的原因，以及如何解决它。

问题原因

TensorRT是一个用于高性能推理的深度学习加速库，它会与其他GPU加速库（例如cuBLAS）进行集成以提高推理性能。当TensorRT在编译时链接了一个特定版本的cuBLAS库，但在运行时加载的cuBLAS库版本与之前链接的版本不一致时，就会出现上述警告。 这种版本不匹配可能是由于以下几个原因导致的：

1. 安装的cuBLAS版本和TensorRT版本不兼容。
2. 系统中同时存在多个cuBLAS版本，且TensorRT加载的不是预期的版本。
3. 运行时环境中存在其他组件或程序库与cuBLAS存在冲突，导致版本不匹配。

解决方法

解决这个问题的方法取决于具体情况，以下是一些可能的解决方案：

方案一：更新cuBLAS和TensorRT版本

首先，确保使用的cuBLAS和TensorRT版本兼容。可以尝试更新到最新的cuBLAS和TensorRT版本，并重建TensorRT以确保链接正确的cuBLAS版本。这样做可能需要重新编译和安装TensorRT，以及更新其他相关组件。

方案二：明确指定cuBLAS库

如果系统中存在多个cuBLAS版本，或者无法更新cuBLAS和TensorRT版本，可以尝试显式地指定加载的cuBLAS库。可以通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量来指定cuBLAS库的路径，确保加载的是正确的版本。

bashCopy code
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cuBLAS:$LD_LIBRARY_PATH

将/path/to/cuBLAS替换为正确的cuBLAS库所在路径。

方案三：解决冲突或版本混用问题

如果cuBLAS和TensorRT的版本兼容，但仍然出现警告信息，可能是由于其他库或组件与cuBLAS存在冲突。可能需要检查并解决任何与cuBLAS相关的冲突问题。这可能需要升级、降级或移除其他软件包，以确保与TensorRT的兼容性。

方案四：咨询厂商支持

如果无法解决问题，最好与TensorRT或cuBLAS的供应商或社区支持团队联系。他们可以提供更详细的指导和支持，帮助解决特定情况下的版本不匹配问题。

以下示例代码，展示如何解决这个问题。

pythonCopy code
import os
import tensorflow as tf
import tensorrt as trt
# 指定cuBLAS库路径
cublas_path = "/path/to/cuBLAS" # 替换为正确的cuBLAS库路径
# 设置LD_LIBRARY_PATH环境变量
os.environ["LD_LIBRARY_PATH"] = f"{cublas_path}:{os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '')}"
# 创建TensorRT推理引擎
trt_logger = trt.Logger()
trt_runtime = trt.Runtime(trt_logger)
# 加载TensorRT引擎
with open("path/to/tensorrt_engine.plan", "rb") as f: # 替换为正确的TensorRT引擎文件路径
    engine_data = f.read()
engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
# 创建TensorFlow会话
tf_session = tf.compat.v1.Session()
# 根据需要使用TensorRT进行推理
# ...
# 关闭TensorFlow会话
tf_session.close()
# 销毁TensorRT引擎
engine.destroy()
# 重置LD_LIBRARY_PATH环境变量
os.environ["LD_LIBRARY_PATH"] = os.environ.get("LD_LIBRARY_PATH", "").replace(f"{cublas_path}:", "")

在上述示例代码中，首先指定了正确的cuBLAS库路径，并将其添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。然后，使用trt.Runtime加载TensorRT引擎，并创建TensorFlow会话进行推理操作。在完成推理后，关闭TensorFlow会话并销毁TensorRT引擎。最后，重置LD_LIBRARY_PATH环境变量，以防止对其他程序的影响。

以下示例代码，展示如何使用Python中的requests库发送HTTP请求并处理返回的数据。

pythonCopy code
import requests
# 发送GET请求
def send_get_request(url, params=None, headers=None):
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("GET request failed: ", response.status_code)
        return None
# 发送POST请求
def send_post_request(url, data=None, headers=None):
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("POST request failed: ", response.status_code)
        return None
# 示例：请求天气API获取当地天气信息
def get_weather_information(city):
    api_key = "your_api_key"  # 填写你的API密钥
    url = f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key={api_key}&q={city}"
    response = send_get_request(url)
    if response:
        temperature = response["current"]["temp_c"]
        humidity = response["current"]["humidity"]
        weather_description = response["current"]["condition"]["text"]
        print(f"Weather in {city}: Temperature: {temperature}°C, Humidity: {humidity}%, Description: {weather_description}")
    else:
        print("Failed to fetch weather information.")
# 调用示例
city_name = "Beijing"
get_weather_information(city_name)

在上述示例代码中，首先使用requests库定义了发送GET请求和POST请求的函数。send_get_request函数发送GET请求并返回JSON格式的响应数据，send_post_request函数发送POST请求并返回JSON格式的响应数据。然后，使用天气API作为具体示例，定义了get_weather_information函数，该函数接收城市名作为参数，并使用天气API获取该城市的天气信息，然后打印出来。最后，通过调用get_weather_information函数来获取指定城市的天气信息。

cuBLAS（CUDA Basic Linear Algebra Subroutine）是NVIDIA CUDA平台上的基本线性代数子程序库。它提供了一组高性能的线性代数函数，用于在NVIDIA GPU上执行常见的矩阵和向量运算。cuBLAS库是专门针对GPU架构进行优化的，可以有效利用GPU并行计算能力，提供高性能的线性代数计算，加速科学计算和机器学习等领域的应用。 以下是cuBLAS库的一些主要特性和功能：

1. 高性能计算：cuBLAS库使用高度优化的GPU核心算法和并行计算模型，可以实现高效的矩阵运算和矢量运算。它能够充分利用GPU的并行计算能力，大大加速线性代数相关的计算任务。
2. 标准接口：cuBLAS库提供了与标准BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库兼容的接口，包括BLAS Level 1、BLAS Level 2和BLAS Level 3的函数。因此，用户可以无需修改现有的CPU代码，直接利用cuBLAS库来加速线性代数计算。
3. 多样的矩阵和向量操作：cuBLAS库支持各种常见的矩阵和向量操作，包括矩阵乘法、矩阵加法、矩阵转置、向量内积、向量范数计算等。它还支持批量操作，可以同时处理多个矩阵或向量，并行执行计算任务。
4. 定制化的计算：cuBLAS库提供了灵活的算法和参数选项，可以根据应用需求进行定制化的计算。用户可以选择不同的计算模式、数据类型、存储格式和精度要求，以获得最佳的性能和准确度。
5. 与CUDA生态系统的集成：cuBLAS库与其他CUDA库和工具（如cuDNN、cuRAND、TensorRT等）无缝集成，可以与它们配合使用，构建出更加复杂和高效的GPU计算应用。通过与CUDA的整合，cuBLAS库可以实现更高级的线性代数计算任务，满足不同领域的需求。

结论

“TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS”警告表示TensorRT链接的cuBLAS版本与当前加载的cuBLAS库版本不一致。这可能会导致兼容性问题和性能下降。为了解决此问题，可以尝试更新cuBLAS和TensorRT版本、明确指定cuBLAS库路径、解决冲突或版本混用问题，或咨询厂商支持。