TensorRT 和推理引擎
TensorRT 是 NVIDIA 的库，它将经过训练的神经网络编译成高度优化的引擎，在 NVIDIA GPU 上运行速度要快得多。
概述
It matters because the same model can run 2-6x quicker and cheaper at inference time without changing what it predicts.
深入探讨
推理引擎采用经过训练的模型并重写它，以便在目标硬件上尽可能快地执行。 TensorRT 通过几个步骤为 NVIDIA GPU 实现这一点。它执行层融合，将卷积、偏置添加和 ReLU 等操作合并到单个 GPU 内核中，以减少内存流量。它采用精密校准，从 FP32 下降到 FP16 或 INT8（以及 Hopper 上的 FP8），同时保持精度。它运行内核自动调整，在您的具体 GPU 上对每一层的许多实现进行基准测试并选择最快的。结果是针对一种 GPU 架构调整的序列化“引擎”文件。 TensorRT-LLM 通过分页 KV 缓存、动态批处理和大型语言模型的张量并行性对此进行了扩展。
技术洞察
最大的加速来自两个技巧。内核融合通过将中间结果保留在快速寄存器和共享内存中，消除了慢速 GPU 全局内存的往返过程。量化到 INT8 会打包四个值，其中一个 FP32 占用，使张量核心上的算术吞吐量增加四倍，但它需要一个校准数据集来计算每个张量的缩放因子，以便减少的数值范围不会破坏准确性。该引擎是特定于硬件的，因为自动调整会针对 GPU 的确切核心和内存布局烘焙最佳内核。
战略影响
成本与预算
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
更清晰的判决
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
质量控制
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
TensorRT 和推理引擎的未来
推理引擎正在朝着较低精度（FP8、FP4 和混合方案）和 LLM 特定功能（如推测解码和更智能的 KV 缓存分页）发展。 TensorRT-LLM 和 vLLM 等竞争对手正在向分解预填充/解码和连续批处理方向靠拢。预计会有更紧密的编译器集成（Torch-TensorRT、ONNX）、更少手动校准的自动量化以及对混合专家路由的广泛支持，因为以低廉的成本服务大型模型将成为核心成本战。
现实世界的实施
将 YOLO 对象检测模型转换为 TensorRT INT8 引擎，以便其在机器人或智能相机中的 NVIDIA Jetson 上实时运行
使用运行中批处理通过 TensorRT-LLM 为 Llama 或 Mistral 模型提供服务，以最大化聊天机器人后端 H100 GPU 上的每秒令牌数
以 FP16 精度优化语音识别模型，以减少实时字幕服务中的转录延迟
将推荐排名网络编译为融合的 TensorRT 引擎，以较低的 GPU 成本每秒处理数百万个请求
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
不断探索
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常见问题
What is TensorRT and Inference Engines?
TensorRT 是 NVIDIA 的库，它将经过训练的神经网络编译成高度优化的引擎，在 NVIDIA GPU 上运行速度要快得多。这很重要，因为同一模型在推理时的运行速度可以提高 2-6 倍，成本也可以提高 2-6 倍，而无需改变其预测结果。
像 TensorRT 这样的推理引擎的主要用途是什么？
推理引擎采用已经训练好的模型并重写它，以在特定硬件上实现最大速度；他们不训练模型。
层融合如何加速推理？
Fusion 将转换、偏置和激活等操作组合到单个内核中，因此中间结果保留在快速内存中，而不是写回到慢速全局内存中。
为什么 INT8 量化通常需要校准数据集？
校准通过模型运行代表性数据以确定每个张量比例因子，因此有限的 INT8 范围保留了重要的值分布。
为什么编译后的 TensorRT 引擎通常特定于一种 GPU 架构？
自动调优对目标 GPU 上的内核进行基准测试并选择最佳内核，使引擎与该架构的特性紧密结合。
TensorRT-LLM 的哪些功能特别有助于高效服务大型语言模型？
TensorRT-LLM 添加了 LLM 特定的优化，例如动态批处理和分页 KV 缓存，以最大限度地提高文本生成工作负载的吞吐量。