因此,这个Triton Kernel还可以进一步通过手写CUDA算子进行访存优化,见:DefTruth:[vLLM实践][算子] vLLM算子开发流程: "保姆级"详细记录 Triton kernel NCU profile 对比一下memory throughput: 45.67(Triton kernel) -> 60.57 (CUDA kernel) memory throughput ncu profile(然后用NCU客户端打开profile文件即可) ncu ...
实测案例:在L4 GPU上处理30k token的文本时,TGI v3的端到端延迟仅为0.6秒(vLLM为8秒),显存占用减少42%。 2. 性能实测与场景适配 测试环境配置: 硬件:NVIDIA A100 80GB PCIe, CUDA 12.2 软件:vLLM 0.3.2, TGI 1.3.0, PyTorch 2.1.1 模型:Llama-13B, 输入长度分布为[256, 4096] 场景适配策略: 视频流...
Triton不会做任何的调度处理,而是将请求全部打给vLLM,让vLLM根据PagedAttention和异步API自行处理请求,vLLM的调度策略更适配大语言模型decode场景的KV-Cache,提高GPU的利用率,因此在Triton+vLLM的组合中,由vLLM来负责调度,而Triton负责
2、启动docker:在model_repository同级目录下执行(会引用${PWD}变量): docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 --shm-size=1G --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v ${PWD}:/work -w /work nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.12-vllm-python-py3 tri...
作为深度学习与大模型推理的领航者,Triton 和 vLLM 正深刻影响着 AI 的未来走向。在国内,围绕 Triton 的开发者社区刚刚起步,底层芯片适配的技术交流渠道亦亟待拓宽,为了深入挖掘这一领域的无限潜力,智源人工智能研究院发起的 Triton 中国生态系列活动。 本次Triton & VLLM Workshop,邀请到 9 位重磅嘉宾:北京智源...
docker run --gpus all -it --net=host --rm -p 8001:8001 --shm-size=1G --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v ${PWD}:/work -w /work nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-vllm-python-py3 tritonserver --model-repository ./samples/model_repository ...
3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/data -p 8000:8000 --entrypoint /bin/bash -itd nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04 ...
docker build -t openai-triton-vllm -f openai_triton_vllm.Dockerfile . The execution command for llama3 template in the docker container, /app/bin/openai_trtllm --history-template-file /app/templates/history_template_llama3.liquid Chat template openai_trtllm support custom history templates to...
dockerrun--rm-it--nethost--shm-size=2g\--ulimitmemlock=-1--ulimitstack=67108864--gpusall\-v$PWD/llama2vllm:/opt/tritonserver/model_repository/llama2vllm\nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.11-vllm-python-py3 This will create a/opt/tritonserver/model_repositoryfolder that ...
下面我们先使用TensorRT-LLM来进行模型的推理,然后介绍TensorRT-LLM在提升推理性能上做的部分优化。 3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/...