vllm可以通过triton使用in-flight batching：tutorial文档。三、References[1]:How continuous batching enables 23x throughput in LLM inference while reducing p50 latency[2]:Mastering LLM Techniques: Inference Optimization
./bin/segmentation_tutorial 以下步骤显示如何使用 反序列化plan进行推理。1从一个文件反序列化TensorRT engine。文件内容被读入缓冲区,并在内存中反序列化。2TensorRT执行上下文封装执行状态,例如用于在推理期间保存中间激活张量的持久设备内存。由于分割模型是在启用动态形状的情况下构建的,因此必须指定输入的形状以执行...
Why am I getting this error: Cannot find an overload for 'contains' that accepts an argument type '[Vetex], Vertex' Your Vertex class should confirm to Equatable protocol. This is a good tutorial : Sw... Python code and SQLite3 won't INSERT data in table Pycharm?
$ ./bin/segmentation_tutorial [01/07/2022-20:20:34] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +322, GPU +0, now: CPU 463, GPU 707 (MiB) [01/07/2022-20:20:34] [I] [TRT] Loaded engine size: 132 MiB [01/07/2022-20:20:35] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuBLAS/cu...
Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code Example include headers #include<assert.h>#include<sys/stat.h>#include#include<iostream>#include<fstream>#include<sstream>#include<iomanip>#include<cmath>#include<algorithm>#include<cuda_runtime_api.h>#include"NvCaffeParse...
tar -xzvf TensorRT-*.tar.gz -C$HOME/ # 软链到 /usr/local/TensorRT (以固定一个路径) sudo ln -s$HOME/TensorRT-8.2.2.1 /usr/local/TensorRT 之后,编译运行样例,保证 TensorRT 安装正确。 编译样例 样例在TensorRT/samples,说明见Sample Support Guide或各样例目录里的README.md。
$ ./bin/segmentation_tutorial [01/07/2022-20:20:34] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +322, GPU +0, now: CPU 463, GPU 707 (MiB) [01/07/2022-20:20:34] [I] [TRT] Loaded engine size: 132 MiB [01/07/2022-20:20:35] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuBLAS/cu...
近10年CUDA开发经验,近5年TensorRT 开发经验,Github TensorRT_Tutorial作者。 康博 高级研究员,主要方向为自然语言处理、智能语音及其在端侧的部署。博士毕业于清华大学,在各类国际AI会议和刊物中发表论文10篇以上,多次获得NIST主办的国际比赛top2成绩。近年来主要研究方向为AI在场景中的落地应用。 深度学习算法商业化...
--dtypefloat16\--tp_size4\--output_dir./c-model/gpt2/fp16/4-gpu# Build TensorRT enginestrtllm-build--checkpoint_dir./c-model/gpt2/fp16/4-gpu\--gpt_attention_pluginfloat16\--remove_input_paddingenable\--kv_cache_typepaged\--gemm_pluginfloat16\--output_dir...
TensorRT的输入输出张量均为以NCHW形式存储的32-bit张量。NCHW指张量的维度顺序为batch维(N)-通道维(C)-高度(H)-宽度(W)对权重而言:卷积核存储为KCRS形式,其中K轴为卷积核数目的维度,即卷积层输出通道维。C轴为是输入张量的通道维。R和S分别是卷积核的高和宽 全连接层按照行主序形式存储 这里是错的!!全...