TensorRT và công cụ suy luận
TensorRT là thư viện của NVIDIA biên soạn các mạng thần kinh đã được đào tạo thành các công cụ được tối ưu hóa cao, chạy nhanh hơn nhiều trên GPU NVIDIA.
Tổng quan
Điều này quan trọng vì cùng một mô hình có thể chạy nhanh hơn gấp 2-6 lần và rẻ hơn tại thời điểm suy luận mà không thay đổi những gì nó dự đoán.
Lặn sâu
Một công cụ suy luận lấy một mô hình đã được đào tạo và viết lại nó để thực thi nhanh nhất có thể trên phần cứng mục tiêu. TensorRT thực hiện điều này cho GPU NVIDIA thông qua một số bước. Nó thực hiện hợp nhất lớp, hợp nhất các hoạt động như tích chập, thêm thiên vị và ReLU vào một nhân GPU duy nhất để cắt giảm lưu lượng bộ nhớ. Nó áp dụng hiệu chuẩn chính xác, giảm từ FP32 xuống FP16 hoặc INT8 (và FP8 trên Hopper) trong khi vẫn duy trì độ chính xác. Nó chạy tính năng tự động điều chỉnh kernel, đánh giá nhiều cách triển khai từng lớp trên GPU chính xác của bạn và chọn tốc độ nhanh nhất. Kết quả là một tệp 'công cụ' được tuần tự hóa được điều chỉnh theo một kiến trúc GPU. TensorRT-LLM mở rộng điều này với bộ đệm KV phân trang, phân khối trong chuyến bay và tính song song tensor cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Hiểu biết kỹ thuật
Sự tăng tốc lớn nhất đến từ hai thủ thuật. Phản ứng tổng hợp hạt nhân giúp loại bỏ các hành trình khứ hồi làm chậm bộ nhớ chung của GPU bằng cách giữ các kết quả trung gian trong các thanh ghi nhanh và bộ nhớ dùng chung. Lượng tử hóa thành INT8 gói bốn giá trị trong đó có một FP32, tăng gấp bốn lần thông lượng số học trên lõi tensor, nhưng nó cần một tập dữ liệu hiệu chuẩn để tính toán các hệ số tỷ lệ trên mỗi tensor để phạm vi số giảm không làm mất đi độ chính xác. Công cụ này dành riêng cho phần cứng vì tính năng tự động điều chỉnh sẽ tạo ra các nhân tối ưu cho bố cục bộ nhớ và lõi chính xác của GPU đó.
Tác động chiến lược
Chi phí và ngân sách
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Quyết định rõ ràng hơn
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Kiểm soát chất lượng
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Tương lai của TensorRT và Công cụ suy luận
Các công cụ suy luận đang hướng tới độ chính xác thấp hơn (FP8, FP4 và các sơ đồ hỗn hợp) và các tính năng dành riêng cho LLM như giải mã suy đoán và phân trang bộ đệm KV thông minh hơn. TensorRT-LLM và các đối thủ cạnh tranh như vLLM đang hội tụ vào việc điền trước/giải mã tách rời và phân khối liên tục. Mong đợi sự tích hợp trình biên dịch chặt chẽ hơn (Torch-TensorRT, ONNX), lượng tử hóa tự động với ít hiệu chuẩn thủ công hơn và hỗ trợ rộng rãi cho việc định tuyến hỗn hợp các chuyên gia khi việc phục vụ các mô hình khổng lồ với giá rẻ trở thành cuộc chiến chi phí trung tâm.
Triển khai trong thế giới thực
Chuyển đổi mô hình phát hiện đối tượng YOLO sang công cụ TensorRT INT8 để nó chạy trong thời gian thực trên NVIDIA Jetson trong robot hoặc máy ảnh thông minh
Phục vụ mô hình Llama hoặc Mistral bằng TensorRT-LLM bằng cách sử dụng tính năng tạo khối trong chuyến bay để tối đa hóa số lượng mã thông báo mỗi giây trên GPU H100 trong phần phụ trợ chatbot
Tối ưu hóa mô hình nhận dạng giọng nói với độ chính xác FP16 để giảm độ trễ phiên âm trong dịch vụ phụ đề trực tiếp
Biên dịch mạng xếp hạng đề xuất thành công cụ TensorRT hợp nhất để xử lý hàng triệu yêu cầu mỗi giây với chi phí GPU thấp hơn
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the TensorRT and Inference Engines quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Tối ưu hóa suy luận AI
Câu hỏi thường gặp
TensorRT và Công cụ suy luận là gì?
TensorRT là thư viện của NVIDIA biên soạn các mạng thần kinh đã được đào tạo thành các công cụ được tối ưu hóa cao, chạy nhanh hơn nhiều trên GPU NVIDIA. Điều này quan trọng vì cùng một mô hình có thể chạy nhanh hơn gấp 2-6 lần và rẻ hơn tại thời điểm suy luận mà không thay đổi những gì nó dự đoán.
Mục đích chính của công cụ suy luận như TensorRT là gì?
Công cụ suy luận lấy một mô hình đã được đào tạo sẵn và viết lại mô hình đó để đạt tốc độ tối đa trên phần cứng cụ thể; họ không đào tạo người mẫu.
Làm thế nào để hợp nhất lớp tăng tốc độ suy luận?
Fusion kết hợp các hoạt động như đối lưu, phân cực và kích hoạt vào một hạt nhân duy nhất để các kết quả trung gian lưu lại trong bộ nhớ nhanh thay vì được ghi trở lại bộ nhớ tổng thể chậm.
Tại sao lượng tử hóa INT8 thường yêu cầu tập dữ liệu hiệu chuẩn?
Hiệu chuẩn chạy dữ liệu đại diện thông qua mô hình để xác định các hệ số tỷ lệ trên mỗi tensor, do đó, phạm vi INT8 giới hạn sẽ duy trì các phân bố giá trị quan trọng.
Tại sao công cụ TensorRT được biên dịch thường dành riêng cho một kiến trúc GPU?
Tự động điều chỉnh các điểm chuẩn của nhân trên GPU mục tiêu và chọn những nhân tối ưu, làm cho động cơ gắn liền với các đặc điểm của kiến trúc đó.
Tính năng nào của TensorRT-LLM đặc biệt giúp phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả?
TensorRT-LLM bổ sung các tính năng tối ưu hóa dành riêng cho LLM như phân khối trong chuyến bay và bộ nhớ đệm KV phân trang để tối đa hóa thông lượng cho khối lượng công việc tạo văn bản.