Résumé
TensorRT mooy bibliotek bu NVIDIA biy dajale ay reso neuronal yuñ tàggat ci ay motër yu gëna gaaw ci GPU yu NVIDIA. Dafa am solo ndax benn model bi mën na daw 2-6x gëna gaaw te gëna yomb ci waxtu inference te du soppi li muy wax.
TensorRT ak Inference Engines dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu jumtukaay yi, yeexal, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Benn motëru inference dafay jël model buñu tàggat ba noppi binndaat ko ngir gëna gaaw ci liggéey bi ci hardware biñ bëgga jëfandikoo. TensorRT dafay def lii ci GPU NVIDIA ci jéego yu bari. Dafay def fusion couche, boole ay jëf yu melni convolution, bias-add, ak ReLU ci benn kernel GPU ngir wàññi dem bi ak dikk bi ci mémoire bi. Dafay jëfandikoo etalonnage bu jaar yoon, wàcci ci FP32 ba FP16 wala INT8 (ak FP8 ci Hopper) boole ci baña yàq njub. Dafay def kernel auto-tuning, di benchmarking jëfandikoo lu bari ci layer bu nekk ci sa GPU ndànk ba noppi tànn bi gëna gaaw. Lépp soo ko boolee mu nekk fichier 'moteur' buñ boole ci benn architecture GPU. TensorRT-LLM dafay yokk lii ci cache KV bu am xët, boole ci naaw, ak paralelism tensor ngir xeetu làkk yu mag.
Gis-gis xarala
Gaawaay yi gëna mag ñu ngi bawoo ci ñaari pexe. Kernel fusion dafay dindi dem ak dikk ngir yeexal mémoire global GPU ndax dafay tëye resultaa yi ci diggante yi ci registre yu gaaw ak mémoire buñ bokk. Quantization ci INT8 dafa am ñeenti valeur yu benn FP32 toog, di yokk ñeenti yoon limu arithmétique ci core tensor yi, waaye mingi soxla ensemble done buy etalonnage ngir xayma facteur scaling tensor bu nekk suko defee rang numérique bu wàññeeku bi baña yàq njub. Motër bi dafa jëm ci hardware bi ndax auto-tuning dafay nekk ci kernel yi gëna baax ci core ak memory bi ci GPU bi.
Xam TensorRT ak motëri jàngat
TensorRT mooy bibliotek bu NVIDIA biy dajale ay reso neuronal yuñ tàggat ci ay motër yu gëna gaaw ci GPU yu NVIDIA. Dafa am solo ndax benn model bi mën na daw 2-6x gëna gaaw te gëna yomb ci waxtu inference te du soppi li muy wax. TensorRT ak Inference Engines dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu jumtukaay yi, yeexal, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal TensorRT ak Inference Engines ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo TensorRT ak Inference Engines dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Soppi benn xeetu gis-gis mbir YOLO ci benn motër TensorRT INT8 suko defee mu mëna dox ci jamono dëgg ci kaw benn NVIDIA Jetson ci biir benn robot wala benn kamera bu xarañ
Liggéeyukaay xeetu Llama wala Mistral ak TensorRT-LLM di jëfandikoo xeetu naaw ngir yokk ay jeton ci segond bu nekk ci GPU H100 ci backend chatbot
Xaarandi xeetu xàmmee kàddu ak FP16 ngir wàññi latency transcription ci sarwiisu sous-titre
Dajale ab reso buy raññe ay xalaat ci benn motër TensorRT buñ boole ngir mëna jëflante ak ay milioŋ ci laaj ci segond bu nekk ci njëgu GPU bu gëna néew
Modèlu jëfandikoo
TensorRT ak motëri jàngat ci jëf
Soppi benn xeetu gis-gis mbir YOLO ci benn motër TensorRT INT8 suko defee mu mëna dox ci jamono dëgg ci kaw benn NVIDIA Jetson ci biir benn robot wala benn kamera bu xarañ.
Soppi benn xeetu gis-gis mbir YOLO ci benn motëru TensorRT INT8 suko defee mu dox ci jamono dëgg ci benn NVIDIA Jetson ci benn robot wala kamera bu xarañ. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu leeralee xeetu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njuréefi produit yi ci diir bi ak e.
TensorRT ak motëri jàngat ci jëf
Liggéeyukaay xeetu Llama wala Mistral ak TensorRT-LLM di jëfandikoo xeetu naaw ngir yokk ay jeton ci segond bu nekk ci GPU H100 ci backend chatbot.
Liggéeyukaay Llama wala Mistral model ak TensorRT-LLM jëfandikoo batching ci naaw ngir yokk tokens-per-second ci H100 GPUs ci chatbot backend Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ci kaw ñaari mbir yu njëg yi, ak trafik.
TensorRT ak motëri jàngat ci jëf
Xaarandi ab xeetu xàmmee kàddu ak njubte FP16 ngir dagg latency transcription ci ab sarwiisu sottite ci saasi.
Optimiser ab xeetu xàmmee kàddu ak FP16 njub ngir dagg latency transcription ci ab serwiisu live-captioning Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
TensorRT ak motëri jàngat ci jëf
Dajale ab reso buy raññe ay xalaat ci benn motër TensorRT buñ boole ngir mëna jëflante ak ay milioŋ ci laaj ci segond bu nekk ci njëgu GPU bu gëna néew.
Dajale ab reso buy rang-ranging ci benn motëru TensorRT fused ngir mëna jëflante ak ay milioŋu laaj ci segond bu gëna néew ci njëgu GPU Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.