最近体验了一下英伟达的TensorRT-LLM的最新版本，写个简单介绍，给大家参考。
TensorRT-LLM是专门用于大语言模型推理和部署的产品，同类型产品还有来自UC-Berkley的vLLM,上海人工实验室的LMDeploy，英特尔的OpenVINO。
英特尔的OpenVINO，可以查看我另一篇文章：
如何使用OpenVINO进行AIGC开发——英特尔人工智能创新应用大赛回顾总结
关于上海人工智能实验室的LMDeploy可以查看我的这篇文章：
【书生·浦语大模型实战营】书生浦语大模型全链条开放体系介绍
本文重点介绍英伟达的tensorRT-LLM
TensorRT-LLM简介
TensorRT-LLM是一个易于使用的Python API，用于定义大型语言模型（LLMs）并构建包含最先进的优化的TensorRT引擎，以便在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRT-LLM包含创建Python和C++运行时的组件，这些运行时执行这些TensorRT引擎。它还包括与NVIDIA Triton推理服务器集成的后端；这是一个用于提供LLMs的生产质量系统。使用TensorRT-LLM构建的模型可以在从单个GPU到多个节点的多种配置上执行，每个节点都有多个GPU（使用张量并行和/或流水线并行）。
TensorRT-LLM Python API的架构看起来类似于PyTorch API。它提供了一个功能模块，包含诸如einsum、softmax、matmul或view等函数。层模块捆绑了组装LLMs的有用构建块；例如注意力块、MLP或整个Transformer层。模型特定的组件，如GPTAttention或BertAttention，可以在模型模块中找到。
TensorRT-LLM带有多个预定义的流行模型。它们可以轻松地被修改和扩展以适应定制需求。请参阅支持矩阵以获取支持模型的列表。
为了最大化性能并减少内存占用，TensorRT-LLM允许使用不同的量化模式执行模型（请参阅支持矩阵）。TensorRT-LLM支持INT4或INT8权重（以及FP16激活；即INT4/INT8仅权重）以及SmoothQuant技术的完整实现。
学习资源
背景
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。这些模型通常需要大量的计算资源来处理复杂的语言任务，如翻译、摘要、问答等。TensorRT-LLM的推出，正是为了解决这些模型在实际应用中的性能瓶颈问题。
功能
TensorRT-LLM专注于优化大规模语言模型的推理过程，提供了一系列工具和特性，包括但不限于：
- 模型优化：自动优化模型结构，减少计算量。
- 内存管理：智能内存分配，降低内存占用。
- 多线程并行：支持多线程并行处理，提高处理速度。
- 硬件加速：充分利用GPU的计算能力，加速模型推理。
TensorRT-LLM使用方法
安装TensorRT
首先，需要从NVIDIA官网下载并安装TensorRT。安装过程中，请确保您的系统满足所有先决条件，包括CUDA和cuDNN的安装。
集成模型
将您的深度学习模型转换为TensorRT支持的格式。TensorRT提供了多种接口来加载和优化模型，包括直接从ONNX、TensorFlow等格式导入。
模型优化
使用TensorRT提供的工具对模型进行优化。这可能包括层融合、精度校准、内存优化等步骤。
部署模型
将优化后的模型部署到目标硬件上。TensorRT支持多种硬件平台，包括但不限于NVIDIA的GPU和CPU。
测试性能
在实际应用中测试模型的性能，确保优化后的模型在保持精度的同时，能够达到预期的处理速度。
TensorRT-LLM优势
高效性能
TensorRT-LLM通过优化模型结构和计算流程，显著提高了模型的推理速度，降低了延迟。
易于集成
TensorRT-LLM支持多种深度学习框架，简化了模型从训练到部署的流程。
灵活性
TensorRT-LLM提供了丰富的配置选项，允许开发者根据具体需求调整模型的优化策略。
硬件兼容性
TensorRT-LLM能够在多种NVIDIA硬件上运行，包括最新的GPU和专用的AI处理器。
TensorRT-LLM的总结
TensorRT-LLM是英伟达为大规模语言模型推理优化而推出的强大工具。它通过一系列的优化技术，提高了模型的运行效率，降低了部署成本，是AI领域开发者和研究人员的有力助手。随着AI技术的不断进步，TensorRT-LLM有望在未来的AI应用中发挥更大的作用。
TensorRT-LLM使用体验
- 用的版本是v0.10.0,机器是Linux,显卡是A100.使用LLama2,深度体验了tensorRT-LLM安装到模型编译、推理的全过程，整体感觉不错，推理效率很高。唯一的问题是安装比较耗时间。Nvidia官方用docker容器给了环境配置，是不是可以把tensorRT-LLM的安装一起整合进docker.
- 比较赞的是Triton Inference Server，配置简单，在生产环境中有利于提高部署效率；
- 使用文档中给出的案例是基于Llama的，看了代码仓库里的examples后，发现代码示例中还有很多其他模型，像国内经常用的千问、百川都有，这些使用示例官方应该多在开发者社区宣传，要不然很多开发者可能还不会用