TensorRT-LLM: 'n Omvattende gids vir die optimalisering van groottaalmodelafleidings vir maksimum prestasie

Namate die vraag na groottaalmodelle (LLM's) aanhou styg, het die versekering van vinnige, doeltreffende en skaalbare afleidings belangriker as ooit geword. Die van NVIDIA TensorRT-LLM tree in om hierdie uitdaging aan te spreek deur 'n stel kragtige instrumente en optimaliserings te verskaf wat spesifiek ontwerp is vir LLM-afleiding. TensorRT-LLM bied 'n indrukwekkende reeks werkverrigtingverbeterings, soos kwantisering, kernsamesmelting, in-vlug bonding, en multi-GPU ondersteuning. Hierdie vooruitgang maak dit moontlik om afleidingsnelhede tot 8x vinniger as tradisionele SVE-gebaseerde metodes te bereik, wat die manier waarop ons LLM's in produksie ontplooi verander.

Hierdie omvattende gids sal alle aspekte van TensorRT-LLM verken, van sy argitektuur en sleutelkenmerke tot praktiese voorbeelde vir die ontplooiing van modelle. Of jy nou 'n KI-ingenieur, sagteware-ontwikkelaar of navorser is, hierdie gids sal jou die kennis gee om TensorRT-LLM te benut vir die optimalisering van LLM-afleiding oor NVIDIA GPU's.

Bespoedig LLM-afleiding met TensorRT-LLM

TensorRT-LLM lewer dramatiese verbeterings in LLM-afleidingsprestasie. Volgens NVIDIA se toetse verskyn toepassings wat op TensorRT gebaseer is 8x vinniger afleidingsnelhede in vergelyking met SVE-net platforms. Dit is 'n deurslaggewende vooruitgang in intydse toepassings soos kletsbotte, aanbevelingstelsels en outonome stelsels wat vinnige reaksies vereis.

Hoe werk dit?

TensorRT-LLM versnel afleiding deur neurale netwerke te optimaliseer tydens ontplooiing deur tegnieke soos:

• kwantisering: Verminder die akkuraatheid van gewigte en aktiverings, krimp modelgrootte en verbeter afleidingspoed.
• Laag en Tensor Fusion: Voeg bewerkings soos aktiveringsfunksies en matriksvermenigvuldiging saam in 'n enkele bewerking.
• Kernel Tuning: Kies optimale CUDA-pitte vir GPU-berekening, wat die uitvoeringstyd verminder.

Hierdie optimalisering verseker dat jou LLM-modelle doeltreffend oor 'n wye reeks ontplooiingsplatforms werk—van hiperskaal datasentrums tot ingebedde stelsels.

Optimaliseer afleidingsprestasie met TensorRT

TensorRT is gebou op NVIDIA se CUDA-parallelle programmeringsmodel en bied hoogs gespesialiseerde optimaliserings vir afleidings oor NVIDIA GPU's. Deur prosesse soos kwantisering, kerninstelling en samesmelting van tensor-bewerkings te stroomlyn, verseker TensorRT dat LLM's met minimale latensie kan loop.

Sommige van die mees effektiewe tegnieke sluit in:

• kwantisering: Dit verminder die numeriese akkuraatheid van modelparameters terwyl hoë akkuraatheid gehandhaaf word, wat afleiding effektief bespoedig.
• Tensor Fusion: Deur veelvuldige bewerkings in 'n enkele CUDA-kern saam te voeg, verminder TensorRT geheue-bokoste en verhoog deurset.
• Kernel Outo-tuning: TensorRT kies outomaties die beste kern vir elke bewerking, en optimaliseer afleiding vir 'n gegewe GPU.

Hierdie tegnieke stel TensorRT-LLM in staat om afleidingsprestasie vir diepleertake soos natuurlike taalverwerking, aanbevelingsenjins en intydse video-analise te optimaliseer.

Versnel KI-werkladings met TensorRT

TensorRT versnel diep leerwerkladings deur presisieoptimalisasies in te sluit soos INT8 en FP16. Hierdie formate met verminderde presisie maak voorsiening vir aansienlik vinniger afleiding terwyl akkuraatheid gehandhaaf word. Dit is veral waardevol in intydse toepassings waar lae latensie 'n kritieke vereiste is.

INT8 en FP16 optimalisering is veral effektief in:

• Videostroom: KI-gebaseerde videoverwerkingstake, soos objekbespeuring, trek voordeel uit hierdie optimalisering deur die tyd wat dit neem om rame te verwerk, te verminder.
• Aanbevelingstelsels: Deur afleiding te versnel vir modelle wat groot hoeveelhede gebruikersdata verwerk, maak TensorRT intydse verpersoonliking op skaal moontlik.
• Natuurlike Taalverwerking (NLP): TensorRT verbeter die spoed van NLP-take soos teksgenerering, vertaling en opsomming, wat hulle geskik maak vir intydse toepassings.

Ontplooi, hardloop en skaal met NVIDIA Triton

Sodra jou model met TensorRT-LLM geoptimaliseer is, kan jy dit maklik ontplooi, hardloop en skaal met NVIDIA Triton Inference Server. Triton is 'n oopbronsagteware wat dinamiese groepering, modelensembles en hoë deurset ondersteun. Dit bied 'n buigsame omgewing vir die bestuur van KI-modelle op skaal.

Sommige van die belangrikste kenmerke sluit in:

• Gelyktydige Modeluitvoering: Begin verskeie modelle gelyktydig, wat GPU-benutting maksimeer.
• Dinamiese groepering: Kombineer veelvuldige afleidingsversoeke in een bondel, wat latensie verminder en deurset verhoog.
• Stroom oudio/video-insette: Ondersteun invoerstrome in intydse toepassings, soos regstreekse video-analise of spraak-na-teks-dienste.

Dit maak Triton 'n waardevolle hulpmiddel vir die implementering van TensorRT-LLM-geoptimaliseerde modelle in produksie-omgewings, wat hoë skaalbaarheid en doeltreffendheid verseker.

Kernkenmerke van TensorRT-LLM vir LLM Inferensie

Open Source Python API

TensorRT-LLM bied 'n hoogs modulêre en oopbron Python API, vereenvoudig die proses om LLM's te definieer, te optimaliseer en uit te voer. Die API stel ontwikkelaars in staat om pasgemaakte LLM's te skep of voorafgeboude een te verander om by hul behoeftes te pas, sonder om 'n diepgaande kennis van CUDA of diepleerraamwerke te vereis.

In-Flight Batching en Blaai-aandag

Een van die uitstaande kenmerke van TensorRT-LLM is In-Flight Batching, wat teksgenerering optimaliseer deur verskeie versoeke gelyktydig te verwerk. Hierdie kenmerk verminder wagtyd en verbeter GPU-gebruik deur reekse dinamies te versamel.

Daarbenewens Aandag geblaai verseker dat geheuegebruik laag bly selfs wanneer lang invoerreekse verwerk word. In plaas daarvan om aaneenlopende geheue vir alle tekens toe te ken, breek geblaaide aandag geheue op in "bladsye" wat dinamies hergebruik kan word, wat geheuefragmentasie voorkom en doeltreffendheid verbeter.

Multi-GPU en Multi-Node Inferensie

Vir groter modelle of meer komplekse werkladings, ondersteun TensorRT-LLM multi-GPU en multi-node afleiding. Hierdie vermoë maak voorsiening vir die verspreiding van modelberekeninge oor verskeie GPU's of nodusse, wat deurset verbeter en algehele afleidingstyd verminder.

FP8 Ondersteuning

Met die koms van FP8 (8-bis drywende punt), TensorRT-LLM gebruik NVIDIA se H100 GPU's om modelgewigte in hierdie formaat om te skakel vir geoptimaliseerde afleiding. FP8 maak verminderde geheueverbruik en vinniger berekening moontlik, veral nuttig in grootskaalse ontplooiings.

TensorRT-LLM argitektuur en komponente

Om die argitektuur van TensorRT-LLM te verstaan, sal jou help om die vermoëns daarvan vir LLM-afleidings beter te benut. Kom ons breek die sleutelkomponente af:

Model Definisie

TensorRT-LLM laat jou toe om LLM's te definieer met behulp van 'n eenvoudige Python API. Die API konstrueer a grafiek voorstelling van die model, wat dit makliker maak om die komplekse lae betrokke by LLM-argitekture soos GPT of BERT te bestuur.

Gewigsbindings

Voordat die model saamgestel word, moet die gewigte (of parameters) aan die netwerk gebind word. Hierdie stap verseker dat die gewigte in die TensorRT-enjin ingebed is, wat 'n vinnige en doeltreffende afleiding moontlik maak. TensorRT-LLM maak ook voorsiening vir gewigopdaterings na samestelling, wat buigsaamheid toevoeg vir modelle wat gereelde opdaterings benodig.

Patroonpassing en samesmelting

Operasie Fusion is nog 'n kragtige kenmerk van TensorRT-LLM. Deur veelvuldige bewerkings (bv. matriksvermenigvuldigings met aktiveringsfunksies) in 'n enkele CUDA-kern saam te voeg, verminder TensorRT die bokoste wat met veelvuldige kernbekendstellings geassosieer word. Dit verminder geheue-oordragte en versnel afleiding.

proppe

Om TensorRT se vermoëns uit te brei, kan ontwikkelaars skryf plugins- pasgemaakte pitte wat spesifieke take verrig soos die optimalisering van meerkoppige aandagblokke. Byvoorbeeld, die Flits-aandag plugin verbeter die werkverrigting van LLM-aandaglae aansienlik.

Maatstawwe: TensorRT-LLM prestasiewinste

TensorRT-LLM toon aansienlike prestasiewinste vir LLM-afleiding oor verskeie GPU's. Hier is 'n vergelyking van afleidingsspoed (gemeet in tokens per sekonde) met behulp van TensorRT-LLM oor verskillende NVIDIA GPU's:

Hierdie maatstawwe toon dat TensorRT-LLM aansienlike verbeterings in werkverrigting lewer, veral vir langer reekse.

Hands-On: Installeer en bou TensorRT-LLM

Stap 1: Skep 'n houer-omgewing

Vir gemak van gebruik, verskaf TensorRT-LLM Docker-beelde om 'n beheerde omgewing te skep vir die bou en bestuur van modelle.

docker build --pull \
             --target devel \
             --file docker/Dockerfile.multi \
             --tag tensorrt_llm/devel:latest .

docker run --rm -it \
           --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --gpus=all \
           --volume ${PWD}:/code/tensorrt_llm \
           --workdir /code/tensorrt_llm \
           tensorrt_llm/devel:latest

python3 ./scripts/build_wheel.py --trt_root /usr/local/tensorrt
pip install ./build/tensorrt_llm*.whl

include_directories(${TENSORRT_LLM_PATH}/cpp/include)
link_directories(${TENSORRT_LLM_PATH}/cpp/build/tensorrt_llm)
target_link_libraries(your_project tensorrt_llm)

mkdir -p model_repository/gpt2/1
cp ./trt_engine/gpt2_fp16.engine model_repository/gpt2/1/

name: "gpt2"
platform: "tensorrt_llm"
max_batch_size: 8
input [
  {
    name: "input_ids"
    data_type: TYPE_INT32
    dims: [-1]
  }
]
output [
  {
    name: "logits"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [-1, -1]
  }
]

docker run --rm --gpus all \
    -v $(pwd)/model_repository:/models \
    nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.05-py3 \
    tritonserver --model-repository=/models

curl -X POST http://localhost:8000/v2/models/gpt2/infer -d '{
  "inputs": [
    {"name": "input_ids", "shape": [1, 128], "datatype": "INT32", "data": [[101, 234, 1243]]}
  ]
}'