即日起,NVIDIA 正式对外公开 TensorRT-LLM 的 Roadmap ,旨在帮助用户更好地规划产品开发方向。 我们非常高兴地能与用户分享,TensorRT-LLM 的 Roadmap 现已在 GitHub 上公开发布。您可以通过以下链接随时查阅: github.com/NVIDIA/Tenso 图1. NVIDIA/TensorRT-LLM GitHub 网页截屏 这份Roadmap 将为您提供关于未来...
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains component
TensorRT-LLM是一个组合优化方案以执行大模型推理的工具。 TensorRt-LLM提供了一个Python API用于定义模型和为Nvidia GPUs编译高效TensorRT引擎。 TensorRt-LLM包含Python和C++组件来构建运行时,运行时用来执行这些引擎,同时运行时可作为 triton推理服务器的后端以便为大模型创建web服务。 TensorRT-LLM支持多GPU和多节点配置...
TensorRT-LLM 强大的性能和与时俱进的新特性,为客户带来了更多可能性。 Roadmap 现已公开发布 过往,许多用户在将 TensorRT-LLM 集成到自身软件栈的过程中,总是希望能更好地了解 TensorRT-LLM 的 Roadmap。即日起,NVIDIA 正式对外公开 TensorRT-LLM 的 Roadmap ,旨在帮助用户更好地规划产品开发方向。 我们非常高兴...
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that ...
TensorRT-LLM通过INT8量化技术实现浮点数到整数的转换，其中给定一个浮点数x和一个浮点缩放因子s，量化公式为：x * s。反量化则是将INT8数字q和浮点缩放因子s还原为浮点值，公式为：q / s。对于形状M x N的矩阵，TensorRT-LLM提供了三种量化模式，并允许使用per-token和per-channel缩放模式。对于INT...
4.Andrew Karpathy 的 llm.c 项目 ️仓库名称：karpathy/llm.c截止发稿星数: 19941 (今日新增:365)仓库语言: Cuda仓库开源协议：MIT License 引言 本文旨在概述 Andrew Karpathy 的 llm.c 项目，该项目提供了用于大语言模型 (LLM) 训练的简洁且高效的 C/CUDA 实现。项目作用 llm.c 的核心优势在于其简化...
1.NVIDIA TensorRT： 高性能深度学习推理 SDK ️仓库名称：NVIDIA/TensorRT截止发稿星数: 9679 (今日新增:2)仓库语言: C++仓库开源协议：Apache License 2.0 引言 本文介绍 NVIDIA TensorRT，这是一个为在 NVIDIA GPU 上进行高性能深度学习推理而设计的 SDK。项目作用 TensorRT 包含以下主要组件：仓库描述 此仓库...
给定一个 INT8 数字q和一个浮点缩放因子s,TensorRT-LLM 将 INT8 反量化为浮点 (FP) 类型,实现方式为如下所示: x = static_cast<FP>(q) * s 给定一个形状M x N(M行和N列)的矩阵(二维张量),其中M是tokens数,N是channels数。TensorRT-LLM有以下三种模式来量化和反量化张量的元素: ...
tensorrt_llm::runtime::GptSession session(modelConfig, worldConfig, ...); 为了简单使用,TensorRT-LLM提供了如下的API auto worldConfig = tensorrt_llm::runtime::WorldConfig::mpi(); 一旦被编译,C++代码必须使用mpirun执行。可能需要root权限 # Launch the program using two processes (worldSize == 2 ...