在 TensorRT-LLM 的情况下,重复惩罚几乎没有引入额外开销。总体而言,vLLM 的采样开销比 TensorRT-LLM 高 2-3 倍,尤其是当所有采样方法同时使用时,vLLM 的 TPOT 性能下降超过 20%。代码改动细节与之前的文章不同,本次实验需要支持采样功能,因此我们采用了 TensorRT-LLM 的 Triton 推理服务器。然而,在开始基准测...
LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 Tenso…
通过集成迭代级批处理和Packed Batching,我们得到了 vLLM 和 TensorRT-LLM 调度器的核心:Continuous Batching(也称为“In-flight Batching”)。这种方法旨在最大限度地减少队列等待时间并减少填充开销,从而提高硬件利用率和服务性能。 vLLM 和 TensorRT-LLM 的调度策略在本质上是相同的,但在具体实现,特别是内存管理方...
而在 TPOT 中,vLLM 的下降幅度(20.6%)高于 TensorRT-LLM(9.2%)。 两个框架之间性能下降的差异可能源于它们在采样过程实现上的不同。vLLM 依赖于基于 Python 的采样实现(链接[1]),而 TensorRT-LLM 使用了自定义的 CUDA 核函数和低级 GPU 优化来最小化开销(链接[2])。随着 vLLM 的不断发展,以及采用专用 ...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化GitLFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
简介:本文将对TensorRT-LLM和VLLM这两种大型语言模型推理工具的量化性能进行详尽比较,探讨各自优势及适用场景。 在当今日益发展的人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理性能至关重要。为了提高推理速度、降低资源消耗并保持模型精度,量化技术成为了关键的优化手段。TensorRT-LLM和VLLM作为两种领先的LLM推理工具,各自在量化...
TensorRT-LLM和VLLM作为两款知名的LLM推理工具,在量化性能方面各具特色。 首先,我们来看看TensorRT-LLM的量化性能。TensorRT-LLM通过支持混合精度计算和量化技术,显著降低了模型大小和推理延迟。它提供了FP16、INT8等多种量化选项,用户可以根据具体需求选择合适的配置,以实现性能与精度的平衡。此外,TensorRT-LLM还支持...
在当今AI和深度学习领域,大型语言模型(LLM)的广泛应用极大地推动了自然语言处理(NLP)的发展。然而,LLM的庞大尺寸给推理带来了巨大挑战。为了优化LLM的推理性能,业界开发了多种推理引擎。本文将详细对比TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM四种常见的LLM推理引擎,并借助百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cl...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 我们的网站:...