标签： tensorrt

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TensorRT-LLM的In-flight Batching：与Triton Inference Server集成的流水线细节

TensorRT-LLM 的 In-flight Batching：与 Triton Inference Server 集成的流水线细节 大家好，今天我们深入探讨 TensorRT-LLM 的 In-flight Batching 技术，并着重讲解如何将其与 Triton Inference Server 集成，构建高效的 LLM 推理流水线。我们将从 In-flight Batching 的概念入手，逐步分析其在 TensorRT-LLM 中的实现细节，最后结合 Triton Inference Server 的特性，展示一个完整的集成方案。 1. In-flight Batching 的概念与优势 传统的静态 Batching 在推理开始前收集固定数量的请求，形成一个 Batch 进行推理。这种方式简单直接，但存在明显的局限性： 延迟抖动： 所有请求必须等待最慢的请求完成，导致延迟抖动较大。 资源浪费： 如果 Batch 中存在短请求，则整个 Batch 的推理时间由最长的请求决定，造成计算资源的浪费。 实时性差： 无法及时处理新到达的请求，实时性较差。 In-flight Bat …

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TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理

TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理 大家好，今天我们来深入探讨如何利用Fused Multi-Head Attention（FMHA）内核来优化TensorRT-LLM在NVIDIA Hopper架构上的推理性能。大型语言模型（LLM）的推理速度对于用户体验至关重要，而Attention机制又是LLM中最耗时的部分之一。通过融合和优化Attention计算，我们可以显著提高推理速度。 1. LLM推理挑战与Attention机制瓶颈 LLM的推理过程涉及到大量的矩阵乘法和数据传输，尤其是在Attention机制中。传统的Attention计算通常包含以下步骤： 线性变换: 将输入序列 X 通过三个线性层得到 Query Q，Key K，Value V。 Attention Score计算: 计算 Q 和 K 的相似度，得到Attention Scores。 Softmax: 对Attention Scores进行Softmax归一化。 加权求和: 将Softmax后的Attention Sc …

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大模型推理中如何通过 TensorRT 优化加速并减少 GPU 占用

大模型推理 TensorRT 优化加速与 GPU 占用减少 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨大模型推理中如何利用 TensorRT 进行优化加速，并有效减少 GPU 占用。随着大模型在各个领域的广泛应用，如何提升其推理效率，降低硬件成本，变得至关重要。TensorRT 作为 NVIDIA 官方推出的高性能推理引擎，为我们提供了强大的工具。 1. TensorRT 简介与优势 TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK，它包含一个深度学习推理优化器和运行时环境。TensorRT 可以将训练好的模型进行优化，例如量化、层融合、张量重塑等，从而提高推理速度并降低延迟。 TensorRT 的主要优势包括： 优化加速： 通过模型优化、内核融合、量化等技术，显著提升推理速度。 低延迟： 针对特定硬件平台进行优化，减少推理延迟。 高吞吐量： 提高单位时间内处理的请求数量。 降低 GPU 占用： 通过量化、共享显存等技术，减少 GPU 内存消耗。 易于集成： 提供 C++, Python API，方便集成到现有系统中。 2. TensorRT 工作原理与优化策略 TensorRT 的 …

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AI 模型部署优化：TensorRT, ONNX Runtime 与边缘计算

当AI模型跑起来，才能真正改变世界：TensorRT、ONNX Runtime 与边缘计算的那些事儿 想象一下，你辛辛苦苦训练了一个AI模型，就像养育一个孩子，倾注了无数心血。孩子（模型）终于长大了，可以做各种各样的事情，比如识别猫咪狗狗、预测股票走势、甚至是帮你写情书（虽然可能写得很糟糕）。但是，如果这个“孩子”只能待在实验室里，或者只能在强大的服务器上运行，那岂不是太浪费了？ 就像我们希望自己的孩子能够走向社会，贡献价值一样，我们也希望AI模型能够走出实验室，真正地解决实际问题。而这，就涉及到AI模型部署优化的问题。 模型部署优化，简单来说，就是让AI模型运行得更快、更省资源，以便能够在各种各样的设备上运行，比如手机、智能摄像头、甚至是自动驾驶汽车。本文就来聊聊模型部署优化领域的三大利器：TensorRT、ONNX Runtime 和边缘计算，看看它们是如何让AI模型“飞入寻常百姓家”的。 一、TensorRT：英伟达的“秘密武器” TensorRT，顾名思义，和英伟达（NVIDIA）有着千丝万缕的联系。它就像是英伟达显卡的一把“优化钥匙”，能够将已经训练好的深度学习模型，在英伟达 …

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