TensorRT-LLM 介绍 是一款由 NVIDIA 推出的大语言模型(LLMs)推理加速框架,为用户提供了一个易于使用的 Python API,并使用最新的优化技术将大型语言模型构建为 引擎文件,以便在 NVIDIA GPU 上高效地进行推理。 TensorRT-LLM 也提供了支持被 集成的后端,用于将模型部署成在线推理服务,并且支持 In-Flight Batching...
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。 虽然像vLLM和TGI这样的框架是增强推理的一个很好的起点,但它们缺乏一...
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的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。 TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举了部分主流模型支持的量化精度。 W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2],在不降低模型推理准确率的前提下,将模型权重和激活...
TensorRT-LLM 是一个用于优化大型语言模型 (LLM) 推理的库。它提供了最先进的优化，包括自定义注意力内核、实时批处理、分页 KV 缓存、量化（FP8、INT4、INT8）等，旨在在 NVIDIA GPU 上高效执行推理。TensorRT-LLM 提供了一个 Python API，用于将 LLM 构建为优化的 TensorRT 引擎。它包含 Python（绑定）和 C++...
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...
TensorRT-LLM正是在这样的背景下应运而生,它结合了TensorRT和FastTransformer,为大模型推理提供了丰富的优化特性。首先,让我们了解一下TensorRT-LLM的基本概念。TensorRT-LLM是一个开源库,旨在定义、优化和执行大型语言模型(LLM)在生产环境的推理。它保留了FasterTransformer的核心功能,并与TensorRT的深度学习编译器配合...
混合精度训练与推理:TensorRT-LLM支持使用低精度数据类型(如FP16半精度浮点数和INT8整数)进行计算。在不显著损失模型精度的前提下,低精度计算可以减少内存占用和计算量。例如,FP16数据类型占用的内存只有FP32的一半,计算速度更快。通过将权重和激活值量化为低精度数据类型,模型的推理速度得到大幅提升,同时保持了较好的...
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...
参考:TensorRT-LLM\examples\qwen # Compile model trtllm-build --model_dir ./llama-7b-hf \ # 指定原始模型的路径 --output_dir ./trt_engines \ # 指定模型出路径 --dtype float16 \ #指定模型的数据类型。可选值:float16、bfloat16、int8、fp8 等。 --qformat int8_sq \ #指定量化算法或格式...
Anyway,为了避免出现各种奇怪的问题,tensorrt_llm/config.pbtxt、tensorrt_llm_bls/config.pbtxt以及trtllm-build中使用的max_batch_size最好保持一致。补充一下,由于tensorrtllm_backend中,还有ensemble、preprocessing和postprocessing,因此需要把里边config.pbtxt的max_batch_size都配置成和tensorrt_llm/config.pbtxt中max_...