TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。1. 量化 模型量化技术是通过降低原始模...
一、TensorRT模型推理的原理 TensorRT可以通过对模型进行各种优化和变换,以提高模型的推理速度和效率。其核心原理包括以下几个方面: 1.网络优化:TensorRT可以自动检测和识别网络中的常见模式,如卷积操作、池化操作和激活函数等,并将其转换为高效的计算图,减少计算量和内存占用。 2.精度校准:由于推理过程对模型的精度要求...
TensorRT-LLM 的重要特性之一就是丰富的模型支持。TensorRT-LLM 对主流大语言模型都提供了支持,比如 Qwen(千问)就是由开发者完成的模型适配,并已经纳入官方支持。用户可以很容易地基于这些预定义的模型做扩展或定制。其二就是低精度推理,TensorRT-LLM 默认采用 FP16/BF16 的精度推理,并且可以利用业界的量化方法,使用...
本文将介绍TensorRT模型推理的相关知识,包括TensorRT推理的流程、优化策略、性能评估方法等。 一、TensorRT推理的流程 TensorRT的推理过程可以分为三个阶段:预处理、推理和后处理。以下是每个阶段的详细说明: 1. 预处理阶段 在预处理阶段,输入数据将首先被转换为TensorRT引擎可以处理的格式。具体地说,输入数据将被分割为...
1.TensorRT 简介 2.安装 TensorRT 3. 模型构建 4. 模型推理 TensorRT 是由 NVIDIA 发布的深度学习框架,用于在其硬件上运行深度学习推理。TensorRT 提供量化感知训练和离线量化功能,用户可以选择 INT8 和 FP16 两种优化模式,将深度学习模型应用到不同任务的生产...
1. 模型合并:将多个模型合并为一个模型,以便在一次推理中同时处理多个任务。TensorRT 支持将多个模型合并为一个网络,通过共享计算和优化来提高效率。 2. 动态模型加载:TensorRT 支持动态加载模型,可以在运行时根据需要加载和切换不同的模型。这对于多模型推理非常有用,可以根据输入数据的特点选择合适的模型进行推理。
【新智元导读】H100让模型推理性能最高跃升8倍！英伟达最新开源软件TensorRT-LLM，将彻底改变LLM推理现状。「GPU贫民」即将告别困境！刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。那么，具体能提升多少倍？在添加了TensorRT-LLM及其一系列优化功能后（包括In-Flight批处理），模型总吞吐...
TensorRT作为一种针对深度学习推理的加速库,可以显著提高模型的推理性能,使得在边缘设备和云端服务器上都可以实现高效的深度学习推理。 TensorRT是由NVIDIA开发的一个基于GPU的推理加速库,其主要目标是优化深度学习模型的推理速度,同时保持模型的准确性。TensorRT通过优化模型的计算图、减少冗余计算、合并层次和修改数据格式...
在使用TensorRT进行模型推理的过程中,有时候会出现推理值为NaN的情况,即推理结果出现不确定的值。这种情况在实际应用中会给模型带来严重的问题,因此需要及时解决。 二、推理值为NaN的可能原因 1. 模型输入数据异常 在进行模型推理时,输入数据可能会存在异常情况,如数据缺失、数据异常值等。这些异常情况可能导致模型在推...