serverTritonInferenceServer简介TritonInferenceServer是NVIDIA开发的开源AI推理服务器,旨在为企业级AI部署提供高性能、灵活和可扩展的解决方案。它支持多种深度学习和机器学习框架,可以在云端、数据中心、边缘设备和嵌入式系统上进行推理。TritonInferenceServer的主

目录一、Win系统安装详细教程1、准备2、安装Triton1）下载后，通过cmd命令符进入到该文件的文件夹路径：2）安装Triton2、安装causal_conv1d3、安装mamba_ssm二、检查是否成功运行一、Win系统安装详细教程安装系统要求：cuda11.8、python3.101、准备根据下面的步骤，创建虚拟

简介大模型的推理框架，我之前用过vllm和mindie。近期有项目要用tensorrtllm，这里将摸索的过程记录下，特别是遇到的问题。我的环境是Linux+rt3090准备docker环境本次使用docker镜像部署，需要从网上拉取：dockerpullnvcr.io/nvidia/tritonserver:24.08-trtllm-python-py3Th

问题描述：在Windows系统中，pipinstalltriton时会报错：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtriton(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortriton这是因为triton只支持Linux系统。需要安装TritonforWindows简单方法

题意：PythonPoetry因Triton安装错误而无法添加openai-whisper。问题背景：soimtryingtouseopenai-whisper.i'musingpoetryasmyenvanddependecymanager.butkeepgettingerrorswhentryingtodownloadit.theerrorigetis,Installingtriton(2.0.

❗️此坑还没填完，等到后面用到triton再补充既生CUDA，何生tritonCUDA编程昂贵上手门槛促使triton的诞生[1]。语法福利相比CUDAC++like的设计风格，triton使用python。语法回避C++模板编程和指针；环境集成比起Pytorch-C++-CUDA少了几层。简化编程将许多GPU并

先介绍TensorRT、Triton的关系和区别：TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。主要优化手段如下： Triton：类似于TensorFlo

1.共同目标-深度学习模型部署优化   这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架，目标是提高模型在服务端的推理性能。2.技术侧重点不同TensorRT侧重于针对NvidiaGPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。OpenVINO则针对InterCPU和FPGA等硬件进行模拟优化。

源码地址https://github.com/GaParmar/img2img-turbo在线体验地址https://huggingface.co/spaces/gparmar/img2img-turbo-sketch安装gitclonehttps://github.com/GaParmar/img2img-turbocdimg2img-turbocondaenvcreate-fenvironment.yaml经过测试，triton这个库pip

一、背景对于算法工程师来说，通常采用python语言来作为工作语言，但是直接用python部署线上服务性能很差。这个问题困扰了我很久，为了缓解深度学习模型工程落地性能问题，探索了Nvidia提供的triton部署框架，并在九数中台上完成线上部署，发现性能提升近337%！！（原服务单次访问模型推理时间175m

背景TensorRT-LLM是Nvidia官方推出的大模型推理加速框架，目前只对部分显卡型号有做定制加速。最近新出的ChatwithRTX也是基于TensorRT-LLM进行的本地推理。TensorRT-LLM支持PagedAttention、FlashAttention、SafeTensor等手动，某些社区号称吞吐能力测试结果超过vLLM。准备显

使用Pallas为jax编写kernel扩展，需要使用JAX-Triton扩展包。由于Google的深度学习框架Jax主要是面向自己的TPU进行开发的，虽然也同时支持NVIDIA的GPU，但是支持力度有限，目前JAX-Triton只能在TPU设备上正常运行，无法保证在GPU上正常运行。该结果使用kaggle上的TPU和GPU进行测试获得。

说下深度学习框架的GPU扩展功能的部分，也就是使用个人定制化的GPU代码编写方式来为深度学习框架做扩展。深度学习框架本身就是一种对GPU功能的一种封装和调用，但是由于太high-level，因此就会摒弃掉一些原有的GPU底层的编程功能，为此可以使用GPU原始功能的代码来为深度学习编写扩展函

importsysfilename=sys.argv[1]withopen(filename,'r')asf:lines=f.readlines()defextract_info(line):line=line.split()name=line[0].strip()self_gpu_time=line[6].strip()num_of_calls=int(line[10].strip())