而TensorRT-LLM是专门用于编译和优化大语言模型推理的工具，可加速和优化大语言模型在NVIDIA GPU上的推理性能。
虽然取的名字提到LLM(Large Language Model,大语言模型),但其实TensorRT-LLM可以用来搭建任意AI模型,单卡多卡版本的都可以搞。 TensorRT-LLM将TensorRT、来自FasterTransformer的优化版kernel、预处理和后处理以及多GPU/多节点通信封装在一个Python API中,用于定义、优化和执行推理生产中的LLMs。 TensorRT-LLM 还包含创建P...
In TensorRT-LLM, it is done through thebuild_enginemember function of thetensorrt_llm.Builderclass that calls the build_serialized_network method of the tensorrt. Builder object. That call, if everything works as expected, produces an instanc...
TensorRT-LLM 使 LLM 推理性能提高了近三倍 基于LLM 的服务(例如聊天机器人)必须能够快速响应用户查询并且具有成本效益,这需要高推理吞吐量。 生产推理解决方案必须能够同时以低延迟和高吞吐量为尖端的LLM提供服务。 TensorRT-LLM 是一个高性能开源软件库,在 NVIDIA GPU 上运行最新的 LLM 时可提供最先进的性能。 M...
为了充分利用H100 Tensor Core GPU和TensorRT-LLM的优势,我们可以按照以下步骤来实现出色的推理性能: 模型转换与优化:首先,使用TensorRT-LLM将深度学习模型转换为TensorRT引擎。在这个过程中,我们可以利用TensorRT-LLM提供的优化技术,如模型融合、精度校准等,来提高推理速度和效率。 部署到H100 GPU:将优化后的TensorRT引擎...
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 的一款开源工具,它能够优化深度学习模型,并提高推理性能。通过 TensorRT-LLM,我们可以对模型进行优化,例如层融合、精度量化、模型压缩等,以减少计算量并加速推理速度。在实际应用中,我们可以结合使用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 TensorRT-LLM 来提高模型的推理性能。首先,我们需要安装并...
MLPerf Inference v4.0 包括两项 LLM 测试。第一项是上一轮 MLPerf 中引入的 GPT-J,第二项是新添加的 Lama 2 70B 基准测试。使用 TensorRT-LLM 的 H100 Tensor Core GPU 在离线和服务器场景中在 GPT – J 上分别实现了 2.4 倍和 2.9 倍的加速。与上一轮提交的测试相比。TensorRT ...
出色的 AI 性能需要高效的并行计算架构、高效的工具堆栈和深度优化的算法。NVIDIA 发布了 NVIDIA TensorRT-LLM,
TensorRT-LLM为用户提供了一个易于使用的PythonAPI,用于定义大型语言模型(LLM)并构建包含最先进优化的TensorRT引擎,以在NVIDIAGPU上高效进行推理。StreamingLLM是在MIT-Han-Lab开发的一种新型框架,并在TensorRT-LLM中得到支持。查看Github仓库获取更多示例和文档!
在大模型实际应用实践的过程中,阿里安全采用NVIDIANeMo 框架和 TensorRT-LLM 大语言模型推理加速库,显著优化了模型训练与推理性能。其中 NeMo 在多卡环境可实现 2-3 倍的训练加速,TensorRT-LLM 结合 SmoothQuant Int8 可实现领先的推理加速比,动态批处理策略 (Dynamic Batch) 将计算步骤减少 30%,实际 QPS 增益 2...