概述
TensorRT 是 NVIDIA 的函式庫，它將經過訓練的神經網路編譯成高度最佳化的引擎，在 NVIDIA GPU 上運行速度要快得多。這很重要，因為同一模型在推理時的運行速度可以提高 2-6 倍，成本也可以提高 2-6 倍，而無需改變其預測結果。
TensorRT 和推理引擎是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
推理引擎採用經過訓練的模型並重寫它，以便在目標硬體上盡可能快地執行。 TensorRT 透過幾個步驟為 NVIDIA GPU 實現這一點。它執行層融合，將卷積、偏移添加和 ReLU 等操作合併到單一 GPU 核心中，以減少記憶體流量。它採用精密校準，從 FP32 下降到 FP16 或 INT8（以及 Hopper 上的 FP8），同時保持精確度。它運行核心自動調整，在您的特定 GPU 上對每一層的許多實作進行基準測試並選擇最快的。結果是針對一種 GPU 架構調整的序列化「引擎」檔案。 TensorRT-LLM 透過分頁 KV 快取、動態批次和大型語言模型的張量並行性對此進行了擴展。
技術洞察
最大的加速來自兩個技巧。核心融合透過將中間結果保留在快速暫存器和共享記憶體中，消除了慢速 GPU 全域記憶體的往返過程。量化到 INT8 會打包四個值，其中一個 FP32 佔用，使張量核心上的算術吞吐量增加四倍，但它需要一個校準資料集來計算每個張量的縮放因子，以便減少的數值範圍不會破壞準確性。該引擎是特定於硬體的，因為自動調整會針對 GPU 的確切核心和記憶體佈局烘焙最佳核心。
掌握 TensorRT 和推理引擎
TensorRT 是 NVIDIA 的函式庫，它將經過訓練的神經網路編譯成高度最佳化的引擎，在 NVIDIA GPU 上運行速度要快得多。這很重要，因為同一模型在推理時的運行速度可以提高 2-6 倍，成本也可以提高 2-6 倍，而無需改變其預測結果。 TensorRT 和推理引擎是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。為了建立深入的理解，請將 TensorRT 和推理引擎視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 TensorRT 和推理引擎的強大團隊根據可靠性和成本優化架構、資料和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
將 YOLO 物件偵測模型轉換為 TensorRT INT8 引擎，以便在機器人或智慧型相機中的 NVIDIA Jetson 上即時運行
使用運行中批次透過 TensorRT-LLM 為 Llama 或 Mistral 模型提供服務，以最大化聊天機器人後端 H100 GPU 上的每秒令牌數
以 FP16 精度優化語音辨識模型，以減少即時字幕服務中的轉錄延遲
將推薦排名網絡編譯為融合的 TensorRT 引擎，以較低的 GPU 成本每秒處理數百萬個請求
實施模式
TensorRT 和推理引擎的實踐
將 YOLO 物件偵測模型轉換為 TensorRT INT8 引擎，以便在機器人或智慧型相機中的 NVIDIA Jetson 上即時運作。
將 YOLO 物件偵測模型轉換為 TensorRT INT8 引擎，使其在機器人或智慧型相機中的 NVIDIA Jetson 上即時運作。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
TensorRT 和推理引擎的實踐
使用運行中批次透過 TensorRT-LLM 為 Llama 或 Mistral 模型提供服務，以最大限度地提高聊天機器人後端 H100 GPU 上的每秒令牌數。
使用運行中批次為 Llama 或 Mistral 模型提供 TensorRT-LLM 服務，以最大限度地提高聊天機器人後端 H100 GPU 上的每秒令牌率 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
TensorRT 和推理引擎的實踐
以 FP16 精度優化語音辨識模型，以減少即時字幕服務中的轉錄延遲。
使用 FP16 精度優化語音識別模型，以減少即時字幕服務中的轉錄延遲 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
TensorRT 和推理引擎的實踐
將推薦排名網路編譯為融合的 TensorRT 引擎，以較低的 GPU 成本每秒處理數百萬個請求。
將推薦排名網路編譯為融合的 TensorRT 引擎，以較低的 GPU 成本處理每秒數百萬個請求。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。