用于高性能推理的 TensorRT-LLM 让 AI 更快、更轻松
在人工智能 (AI) 领域，语言模型是众多基于自然语言处理的应用程序背后的驱动力。大型语言模型 (LLM) 因其理解、生成和操作人类语言的能力而广受欢迎。它们是虚拟助手、聊天机器人、内容生成等的基石。NVIDIA 最新的巨头 TensorRT-LLM 是人工智能领域一项颠覆性创新。随着它的亮相，开发人员和人工智能爱好者发现自己正处于推理复兴的风口浪尖，尤其是在 AWS 的 P5、P4 和 G5 等配备 NVIDIA 强大 GPU 的云实例上。下面就来一起揭开 TensorRT-LLM 的强大威力，探索它如何重塑人工智能推理格局，探讨 TensorRT-LLM 的重要性及其所带来的深远影响。
前所未有的优化
在快节奏的人工智能世界中，优化不仅是一种福利，而且是必需的。 TensorRT-LLM 牢记这一点，引入了一系列在模型和运行时级别上具有开创性的优化。
在模型级别， TensorRT-LLM 采用了复杂的策略，例如内核融合，其中多个操作被合并到单个内核中，以减少启动多个内核的开销。还利用量化技术，降低计算的数值精度，显著的加快计算速度并减少内存需求，而不会牺牲模型精度。
import tensorrtllm as trtllm
# 初始化模型
model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')
# 应用内核融合和量化
optimization_flags = trtllm.OptimizationFlag.FUSE_OPERATIONS | trtllm.OptimizationFlag.QUANTIZE
optimized_model = model.optimize(flags=optimization_flags)
在运行时级别， TensorRT-LLM 具有连续运行批处理等功能，允许同时计算多个推理请求，有效提高 GPU 利用率和吞吐量。Paged Attention 是另一个新颖的功能，它优化 Attention 计算期间的内存使用，这是大型语言模型中的常见瓶颈。
# 启用动态批处理 in_flight_batching 和 paged_attention
runtime_parameters = {
'in_flight_batching': True,
'paged_attention': True
}
# 使用这些运行时优化构建引擎
engine = optimized_model.build_engine(runtime_parameters=runtime_parameters)
虽然这些优化提供了显着的性能改进，但它们需要仔细的调整和彻底的测试。验证模型优化后的功能和性能完整性至关重要，确保增强功能不会对模型的准确性或可靠性产生不利影响。
加速推理
在当今的数字时代，速度至关重要。无论是实时语言翻译、即时在线客户支持还是瞬间金融市场预测，加速推理都可以成为良好用户体验和出色用户体验之间的分界线。 TensorRT-LLM 沉着地满足了这一需求，与传统方法相比，吞吐量提高了 8 倍。
性能的飞跃很大程度上归功于飞行批处理等创新技术。与传统批处理不同的是，推理请求是分组处理的（导致单个请求的延迟），动态批处理会重叠不同请求的计算，从而在不影响批量大小的情况下大幅缩短推理时间。
# 使用运行中批处理加速推理来执行模型
input_data = [...] # your input data here
results = engine.execute_with_inflight_batching(input_data)
另一个影响因素是针对 GPU 密集型操作的优化内存管理，确保充分利用 GPU 的最大计算能力。
为了充分受益于加速推理，平衡 CPU 和 GPU 之间的负载至关重要，确保两者都不是瓶颈。这涉及对输入模型的数据管道以及在 GPU 上执行的计算进行仔细管理。此外，监控系统的热性能和电源性能至关重要，因为持续的高利用率操作可能会给系统资源带来压力。定期维护检查和性能监控可以帮助您维持高速推理工作负载的最佳环境。
广泛的模型支持
人工智能领域的特点是大型语言模型 (LLM) 的丰富多样性，每个模型都针对特定任务量身定制或采用独特的架构创新进行设计。推理工具的实用性因其与各种模型无缝集成的能力而得到显着增强。 TensorRT-LLM 在此领域表现出色，提供与一系列 LLM 的广泛兼容性，从 Meta 的 Llama 1 和 Llama 2 到 ChatGLM、Falcon、MPT、Baichuan、Starcoder 等。
import tensorrtllm as trtllm
# Define and load different LLMs
llama_model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_llama_model')
chatglm_model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_chatglm_model')
# Build optimized engines for different LLMs
llama_engine = llama_model.build_engine()
chatglm_engine = chatglm_model.build_engine()
虽然 TensorRT-LLM 广泛的模型支持营造了一个灵活的环境，但它需要采用严格的模型管理方法。开发人员应维护每个模型的详细文档，记录其规格、理想用例和性能特征。此外，在模型之间切换时，进行彻底的测试以确保一致的性能和准确性至关重要，因为即使在相似的任务上，不同的模型也可能表现出不同的行为。
节约成本
部署人工智能的经济方面往往是人工智能驱动项目可行性的决定性因素。除了原始计算性能之外，TensorRT-LLM 还具有成本效益，可解决包括直接和间接费用在内的总拥有成本 (TCO)。通过提高计算效率，TensorRT-LLM 减少了对大量硬件资源的依赖，从而降低了能耗。这些改进意味着更少的基础设施需求、更低的运营成本和更小的碳足迹，这在具有生态意识的全球经济中变得越来越重要。
import tensorrtllm as trtllm
# Initialize the model
model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')
# Optimize the model with energy-efficient settings
optimized_model = model.optimize(energy_efficient=True)
# Monitor energy consumption
energy_usage = optimized_model.monitor_energy_usage()
为了最大限度地节省成本，对性能指标的持续监控和分析至关重要。利用日志记录和监控工具来跟踪能源使用情况、计算效率和硬件运行状况。此外，定期审查运营成本，并准备根据这些见解调整使用模式或配置。请记住，最具成本效益的策略是适应不断变化的环境并不断寻求改进的策略。
使用方便
深入研究大型语言模型 (LLM) 的世界并不需要博士学位。计算机科学或多年的编程经验。认识到这一点，TensorRT-LLM 的设计以用户友好性为核心。通过其直观的 Python API，TensorRT-LLM 使 LLM 优化和推理大众化，使这些先进技术可供更广泛的受众使用。
import tensorrtllm as trtllm
# Initialize and load the model
model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')
# Perform common operations through easy-to-understand methods
model.optimize()
model.build_engine()
model.execute(input_data)
即使有易于使用的 API，底层操作的复杂性也可能令人望而生畏。与社区互动、参与论坛和仔细阅读文档都是有益的。定期检查更新和示例，因为这些资源可以极大地平滑学习曲线，并为更有效地使用提供有价值的见解。
量化支持
模型的规模呈指数级增长，管理计算资源至关重要。 TensorRT-LLM 的量化支持在这方面是一个福音。通过允许使用降低的精度（例如 FP8）进行计算，TensorRT-LLM 在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。这不仅可以加快推理速度，还可以减少内存使用量，这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。
import tensorrtllm as trtllm
# Initialize the model
model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')
# Enable quantization
quantized_model = model.enable_quantization(precision='FP8')
# Build and execute the quantized model
engine = quantized_model.build_engine()
result = engine.execute(input_data)
量化的应用需要仔细检查所涉及的权衡。彻底测试模型的量化后性能至关重要，确保降低的精度不会过度影响用例所需的精度。密切关注模型的性能指标，并准备好迭代精度设置，以找到适合您的特定应用的最佳平衡。
生态系统整合
保持静止就意味着落后。 TensorRT-LLM 在构建时考虑到了适应性，准备与新兴的 LLM 生态系统集成。随着新模型架构的出现和现有模型架构的完善，TensorRT-LLM 旨在跟上步伐，支持与前沿开发的无缝集成。此外，它还配备了 NVIDIA 最新的 AI 内核，确保 LLM 能够运行最先进、最高效的计算。
import tensorrtllm as trtllm
# Initialize the model
model = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')
# Update the model with new kernels or architectures
updated_model = model.update_components(new_kernels='./path_to_new_kernels',
new_architectures='./path_to_new_architectures')
# Re-optimize and deploy the updated model
updated_engine = updated_model.build_engine()
为了充分利用生态系统集成，了解人工智能的最新研究、模型架构和最佳实践非常重要。订阅相关出版物、与社区互动以及参加会议可以提供对新兴趋势的早期洞察。此外，维护模块化且记录齐全的代码库将有助于集成新的进步，使应用程序始终处于人工智能创新的最前沿。
结论
NVIDIA 的 TensorRT-LLM 标志着人工智能范式的转变，在大型语言模型领域迎来了效率、多功能性和可访问性的新纪元。这一革命性的工具证明了优化性能和以用户为中心的设计的协同作用，提供了无与伦比的速度增强、广泛的模型支持和显着的成本降低，同时简化了曾经令人畏惧的 LLM 优化任务。 TensorRT-LLM 对多种模型的强大支持、通过节能计算实现成本效益的承诺以及动态 AI 生态系统中的无缝集成，使 TensorRT-LLM 成为经验丰富的开发人员和新手不可或缺的资产。
