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https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/c_api/#TensorRT官方文档(C++ api)https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/#TensorRT官方文档(python api)https://github.com/NVIDIA/trt-samples-for-hackathon-cn/tree/master/cookbook https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx ...
本文档描述了 TensorRT-LLM 中实现的不同方法,并包含不同模型的支持矩阵。 1、FP32、FP16 和 BF16 TensorRT-LLM 中实现的不同模型使用 32 位 IEEE 浮点 (FP32) 数字。当检查点可用时,模型还支持 16 位 IEEE 浮点数 (FP16) 和 16 位 Bfloat16 (BF16),如此处所述。
TensorRT-LLM(4)--C++ GPT运行时(github翻译) TensorRT提供了C++组件运行TensorRT引擎,该引擎使用Python API创建(如架构文档中所述)。组件叫做C++运行时。 C++运行时API由在cpp/include/tensorrt_llm/runtime中声明并在cpp/tensorrt_llm/runtime中实现的类组成。一个关于像GPT这样的自回归模型如何使用C++运行时的示例...
本文档详细介绍了TensorRT-LLM在不同数值精度下的实现方式，以及所支持的模型矩阵。在TensorRT-LLM中，模型主要使用32位IEEE浮点数（FP32）进行运算。此外，当可用时，模型还会支持16位IEEE浮点数（FP16）和16位Bfloat16（BF16），以提升性能。TensorRT-LLM通过INT8量化技术实现浮点数到整数的转换，其中...
https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/architecture.html https://www.anyscale.com/blog/continuous-batching-llm-inference 相关链接：[1] TensorRT-LLM https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM [2] SmoothQuant技术 https://arxiv.org/abs/2211.10438 [3] AWQ https://arxiv.org/abs/2306.00978 [4] ...
https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/plugin 官方提供的插件已经相当多,而且TensorRT开源了plugin部分(可以让我们白嫖!)。并且可以看到其源码,通过模仿源码来学习plugin是如何写的。 如果要添加自己的算子,可以在官方的plugin库里头进行修改添加,然后编译官方的plugin库。将生成的libnvinfer_plugin.so.7替换...
根据官方文档:Best Practices for Tuning the Performance of TensorRT-LLM(https://nvidia.github.io/Tens...) 中的介绍,max_num_tokens表示engine支持并行处理的最大tokens数,TensorRT-LLM需要为此预留部分的显存,此参数与max_batch_size存在相互制约的关系。由于TensorRT-LLM需要根据max_num_tokens预留显存,因此该值...
triton快速部署可以参考官方文档: https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/getting_started/quickstart.md 直接使用NVIDIA GPU Cloud(NGC),拉取官方预编译好的container triton-inference-server容器版本: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/ ...
https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/1556 https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/1519 目前来看还是无法解决的: thanks for update, we will check, and the c%4 will not work for ConvTranspose , it is for depthConv. 部分量化结果会错误解析 tactic : ampere_scudnn_128x64_relu_interior...