当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。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...
TensorRT-LLM 的使用流程 TensorRT-LLM 与 TensorRT的 使用方法类似,首先需要获得一个预训练好的模型,然后利用 TensorRT-LLM 提供的 API 对模型计算图进行改写和重建,接着用 TensorRT 进行编译优化,然后保存为序列化的 engine 进行推理部署。 以Llama 为例,首先安装 TensorRT-LLM,然后下载预训练模型,接着利用 TensorR...
下面我们开始使用TensorRT-LLM部署一个模型 TensorRT-LLM部署教程 使用TensorRT-LLM部署模型首先就是要对模型进行编译,这里我们将使用Mistral 7B instruction v0.2。编译阶段需要GPU,所以为了方便使用我们直接在Colab上操作。 TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM g...
【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-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。 1.1 量化 模型量化技术是通过降低原始模型...
TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理优化库,专注于提升大型语言模型(LLM)在NVIDIA GPU上的推理速度和效率。如果您绕不开Nvidia的芯片,那么一定要好好了解这款推理库。 项目链接:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM 一、TensorRT-LLM的优势 ...
TensorRT-LLM支持动态批处理,通过同时处理多个请求来优化文本生成,减少了等待时间并提高了GPU利用率。 6)多GPU与多节点推理 支持在多个GPU或多个节点上进行分布式推理,提高了吞吐量并减少了总体推理时间。 7)FP8支持 配备TensorRT-LLM的NVIDIA H100 GPU能够轻松地将模型权重转换为新的FP8格式,并自动编译模型以利用优化...
安装TensorRT-LLM 部分云市场镜像中已预装了TensorRT-LLM工具,在创建GPU实例时,您可以一键获取预装TensorRT-LLM的镜像来自动安装TensorRT-LLM;也可以先购买GPU实例,然后手动安装TensorRT-LLM。 自动方式(选择云市场镜像) 获取云市场镜像并创建GPU实例。 云市场镜像中预装了TensorRT-LLM工具,您可以通过以下两个入口获取云市...
简介:大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。 1.TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超...