镜像:http://nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.06-trtllm-python-py3,基于 TensorRT-LLM 的 v0.10.0 版本。 模型:Qwen1.5 服务器:8xNvidia H20( 96GB ) 代码: TensorRT-LLM:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/releases/tag/v0.10.0 TensorRT-LLM Backend:https://github.com/triton-inference-server/t...
【Triton 教程】triton_language.tensor 超神经HyperAI 3月 12 日 河北 阅读3 分钟Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境,以高效编写自定义 DNN 计算内核,并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。 更多Triton 中文文档可访问 →https://triton.hyper.ai/...
# 第二步,从NGCTriton container 中拉取最新的镜像并启动 docker run--gpus=1--rm--net=host-v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3 tritonserver--model-repository=/models # 第三步,发送 # In a separate console,launch the image_client example from theNGCTriton...
4、TensorRT Accelerated Model 5、vLLM Model 配置示例 这些仓库包含了什么? 这些仓库包含以下资源: 1、概念指南:这份指南侧重于构建推理基础设施时 所面临的一般性挑战,以及如何通过 Triton Inference Server 来最好地解决这些挑战。 2、快速部署:这是一套关于将您偏好的框架中的模型部署到 Triton 推理服务器的指南。
6491 1 30:07 App 《vLLM: 简单、高效、易用的大模型推理框架》 4032 5 01:12:22 App Triton语言入门教程-智源人工智能研究院-20240602 2591 2 33:57 App 基于NVIDIA Triton 推理服务器端到端部署 LLM serving 3405 1 02:34:38 App Triton自制大模型推理框架—大模型推理优化综述 4942 1 08:17 App Ope...
结合LLM.int8()技术,可以在保持精度的同时提高效率 这张Slides展示了不同量化方法在OPT-175B、BLOOM-176B和GLM-130B*模型上的性能,Smoothquant(O1、O2、O3)在大多数情况下表现接近或优于FP16和LLM.int8()。 这张Slides介绍了仅权重量化(Weight Only Quantization)为Int8的技术。
QwQ-32B 一键部署教程上线,性能比肩满血版 DeepSeek-R1 入选AAAI 2025!可实现多模态医学图像对齐与融合,国内两大高校联合提出BSAFusion 【vLLM 学习】使用 CPU 安装 【vLLM 学习】使用 ROCm 安装 2024 年医疗 AI 突破盘点,精选 35 篇不可错过的前沿论文 ...
选batch gemm的原因是因为目前的LLM中不可避免会有对应的attention操作,而attention操作中,核心的计算密集型算子就是batch的gemm,如果你能够对batch的gemm有一个很好的优化思路,那么在MLSys中大部分的算子优化类的工作对你来说将不会显得那么无从下手。 BBuf 2023/08/21 8680 【BBuf的CUDA笔记】十三,OpenAI ...
🔥🔥🔥 A collection of some awesome public CUDA, cuBLAS, cuDNN, CUTLASS, TensorRT, TensorRT-LLM, Triton, TVM, MLIR and High Performance Computing (HPC) projects. - coderonion/awesome-cuda-triton-hpc
PyTorch 最近宣布探索无英伟达 CUDA 的大语言模型(LLM)推理,并采用 OpenAI 的 Triton 作为核心技术。Triton 提供了跨多种 GPU(包括英伟达、AMD、英特尔等)的推理能力,提升了内存管理和编译效率。 技术细节上,PyTorch 用 Triton 生成和手写内核,替代 CUDA 内核,用于 Transformer 模型的关键操作如矩阵乘法和注意力机制。