TensorRT-LLM: Ein umfassender Leitfaden zur Optimierung der Inferenz großer Sprachmodelle für maximale Leistung

Da die Nachfrage nach großen Sprachmodellen (LLMs) weiter steigt, ist die Gewährleistung schneller, effizienter und skalierbarer Inferenz wichtiger denn je. NVIDIAs TensorRT-LLM stellt sich dieser Herausforderung, indem es eine Reihe leistungsstarker Tools und Optimierungen bereitstellt, die speziell für die LLM-Inferenz entwickelt wurden. TensorRT-LLM bietet eine beeindruckende Palette an Leistungsverbesserungen, wie Quantisierung, Kernelfusion, Batching während des Betriebs und Multi-GPU-Unterstützung. Diese Fortschritte ermöglichen Inferenzgeschwindigkeiten, die bis zu 8x schneller sind als bei herkömmlichen CPU-basierten Methoden, und verändern die Art und Weise, wie wir LLMs in der Produktion einsetzen.

In diesem umfassenden Handbuch werden alle Aspekte von TensorRT-LLM untersucht, von der Architektur und den wichtigsten Funktionen bis hin zu praktischen Beispielen für die Bereitstellung von Modellen. Egal, ob Sie KI-Ingenieur, Softwareentwickler oder Forscher sind, dieses Handbuch vermittelt Ihnen das Wissen, wie Sie TensorRT-LLM zur Optimierung der LLM-Inferenz auf NVIDIA-GPUs nutzen können.

Beschleunigen der LLM-Inferenz mit TensorRT-LLM

TensorRT-LLM bietet dramatische Verbesserungen bei der LLM-Inferenzleistung. Laut NVIDIAs Tests zeigen Anwendungen, die auf TensorRT basieren, bis zu 8x schnellerer Inferenzgeschwindigkeiten im Vergleich zu reinen CPU-Plattformen. Dies ist ein entscheidender Fortschritt bei Echtzeitanwendungen wie Chatbots, Empfehlungssystemen und autonomen Systemen, die schnelle Antworten erfordern.

Funktionsweise

TensorRT-LLM beschleunigt die Inferenz durch die Optimierung neuronaler Netzwerke während der Bereitstellung mithilfe von Techniken wie:

• Quantisierung: Reduziert die Präzision von Gewichten und Aktivierungen, verkleinert die Modellgröße und verbessert die Inferenzgeschwindigkeit.
• Schicht- und Tensorfusion: Fügt Operationen wie Aktivierungsfunktionen und Matrixmultiplikationen zu einer einzigen Operation zusammen.
• Kernel-Tuning: Wählt optimale CUDA-Kernel für GPU-Berechnungen aus und reduziert so die Ausführungszeit.

Diese Optimierungen stellen sicher, dass Ihre LLM-Modelle auf einer breiten Palette von Bereitstellungsplattformen effizient funktionieren – von Hyperscale-Rechenzentren bis hin zu eingebetteten Systemen.

Optimieren der Inferenzleistung mit TensorRT

TensorRT basiert auf NVIDIAs CUDA-Parallelprogrammiermodell und bietet hochspezialisierte Optimierungen für die Inferenz auf NVIDIA-GPUs. Durch die Optimierung von Prozessen wie Quantisierung, Kernel-Tuning und Fusion von Tensoroperationen stellt TensorRT sicher, dass LLMs mit minimaler Latenz ausgeführt werden können.

Zu den wirksamsten Techniken gehören:

• Quantisierung: Dadurch wird die numerische Präzision der Modellparameter bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Genauigkeit reduziert, wodurch die Inferenz effektiv beschleunigt wird.
• Tensor Fusion: Durch die Zusammenführung mehrerer Operationen in einem einzigen CUDA-Kernel minimiert TensorRT den Speicheraufwand und erhöht den Durchsatz.
• Automatische Kerneloptimierung: TensorRT wählt automatisch den besten Kernel für jede Operation aus und optimiert die Inferenz für eine bestimmte GPU.

Diese Techniken ermöglichen es TensorRT-LLM, die Inferenzleistung für Deep-Learning-Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungsmaschinen und Echtzeit-Videoanalyse zu optimieren.

Beschleunigen von KI-Workloads mit TensorRT

TensorRT beschleunigt Deep-Learning-Workloads durch die Integration von Präzisionsoptimierungen wie INT8 und FP16. Diese Formate mit reduzierter Genauigkeit ermöglichen deutlich schnellere Inferenzen bei gleichbleibender Genauigkeit. Dies ist insbesondere bei Echtzeitanwendungen von Vorteil, bei denen eine geringe Latenz eine kritische Anforderung ist.

INT8 und FP16 Optimierungen sind besonders effektiv bei:

• Video-Streaming: KI-basierte Videoverarbeitungsaufgaben wie die Objekterkennung profitieren von diesen Optimierungen, da die für die Bildverarbeitung benötigte Zeit reduziert wird.
• Empfehlungssysteme: Durch die Beschleunigung der Inferenz für Modelle, die große Mengen Benutzerdaten verarbeiten, ermöglicht TensorRT eine Personalisierung in Echtzeit im großen Maßstab.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): TensorRT verbessert die Geschwindigkeit von NLP-Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung und macht sie für Echtzeitanwendungen geeignet.

Bereitstellen, Ausführen und Skalieren mit NVIDIA Triton

Sobald Ihr Modell mit TensorRT-LLM optimiert wurde, können Sie es einfach bereitstellen, ausführen und skalieren mit NVIDIA Triton-Inferenzserver. Triton ist eine Open-Source-Software, die dynamisches Batching, Modell-Ensembles und hohen Durchsatz unterstützt. Es bietet eine flexible Umgebung für die Verwaltung von KI-Modellen im großen Maßstab.

Einige der wichtigsten Funktionen sind:

• Gleichzeitige Modellausführung: Führen Sie mehrere Modelle gleichzeitig aus und maximieren Sie die GPU-Auslastung.
• Dynamische Stapelverarbeitung: Kombiniert mehrere Inferenzanforderungen in einem Stapel, wodurch die Latenz reduziert und der Durchsatz erhöht wird.
• Streaming-Audio-/Video-Eingänge: Unterstützt Eingabestreams in Echtzeitanwendungen wie Live-Videoanalyse oder Spracherkennungsdiensten.

Dies macht Triton zu einem wertvollen Tool für die Bereitstellung von TensorRT-LLM-optimierten Modellen in Produktionsumgebungen und gewährleistet eine hohe Skalierbarkeit und Effizienz.

Kernfunktionen von TensorRT-LLM für LLM-Inferenz

Open Source Python API

TensorRT-LLM bietet eine hochmodulare und Open-Source-Python-API, wodurch der Prozess der Definition, Optimierung und Ausführung von LLMs vereinfacht wird. Die API ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte LLMs zu erstellen oder vorgefertigte an ihre Bedürfnisse anzupassen, ohne dass umfassende Kenntnisse von CUDA oder Deep-Learning-Frameworks erforderlich sind.

In-Flight-Batching und Paged Attention

Eines der herausragenden Merkmale von TensorRT-LLM ist Batchverarbeitung während des Flugs, das die Textgenerierung durch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Anfragen optimiert. Diese Funktion minimiert die Wartezeit und verbessert die GPU-Auslastung durch dynamische Batchverarbeitung von Sequenzen.

Zusätzlich Seitenweise Aufmerksamkeit stellt sicher, dass der Speicherverbrauch auch bei der Verarbeitung langer Eingabesequenzen gering bleibt. Anstatt für alle Token einen zusammenhängenden Speicher zuzuweisen, unterteilt Paged Attention den Speicher in „Seiten“, die dynamisch wiederverwendet werden können. Dies verhindert eine Speicherfragmentierung und verbessert die Effizienz.

Multi-GPU- und Multi-Node-Inferenz

Für größere Modelle oder komplexere Workloads unterstützt TensorRT-LLM Multi-GPU und Mehrknoten-Inferenz. Diese Funktion ermöglicht die Verteilung von Modellberechnungen auf mehrere GPUs oder Knoten, wodurch der Durchsatz verbessert und die Gesamtinferenzzeit verkürzt wird.

FP8-Unterstützung

Mit dem Aufkommen von FP8 (8-Bit-Gleitkomma) nutzt TensorRT-LLM die H100-GPUs von NVIDIA, um Modellgewichte für eine optimierte Inferenz in dieses Format zu konvertieren. FP8 ermöglicht einen geringeren Speicherverbrauch und schnellere Berechnungen, was insbesondere bei groß angelegten Bereitstellungen nützlich ist.

TensorRT-LLM-Architektur und -Komponenten

Wenn Sie die Architektur von TensorRT-LLM verstehen, können Sie dessen Funktionen für die LLM-Inferenz besser nutzen. Lassen Sie uns die wichtigsten Komponenten aufschlüsseln:

Modelldefinition

TensorRT-LLM ermöglicht Ihnen die Definition von LLMs mithilfe einer einfachen Python-API. Die API erstellt eine grafische Darstellung des Modells, wodurch die Verwaltung der komplexen Schichten von LLM-Architekturen wie GPT oder BERT einfacher wird.

Gewichtsbindungen

Vor dem Kompilieren des Modells müssen die Gewichte (oder Parameter) an das Netzwerk gebunden werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Gewichte in die TensorRT-Engine eingebettet sind, was eine schnelle und effiziente Inferenz ermöglicht. TensorRT-LLM ermöglicht auch Gewichtsaktualisierungen nach der Kompilierung und bietet so Flexibilität für Modelle, die häufige Aktualisierungen benötigen.

Mustervergleich und -fusion

Operation Fusion ist ein weiteres leistungsstarkes Feature von TensorRT-LLM. Durch die Zusammenführung mehrerer Operationen (z. B. Matrixmultiplikationen mit Aktivierungsfunktionen) in einem einzigen CUDA-Kernel minimiert TensorRT den Overhead, der mit mehreren Kernelstarts verbunden ist. Dies reduziert Speicherübertragungen und beschleunigt die Inferenz.

Plugins

Um die Fähigkeiten von TensorRT zu erweitern, können Entwickler schreiben Plugins—benutzerdefinierte Kernel, die bestimmte Aufgaben ausführen, wie die Optimierung von Multi-Head-Attention-Blöcken. Zum Beispiel der Blitz-Achtung Das Plugin verbessert die Leistung von LLM-Aufmerksamkeitsebenen erheblich.

Benchmarks: Leistungssteigerungen bei TensorRT-LLM

TensorRT-LLM zeigt erhebliche Leistungssteigerungen für die LLM-Inferenz über verschiedene GPUs hinweg. Hier ist ein Vergleich der Inferenzgeschwindigkeit (gemessen in Token pro Sekunde) mit TensorRT-LLM über verschiedene NVIDIA-GPUs hinweg:

Diese Benchmarks zeigen, dass TensorRT-LLM insbesondere bei längeren Sequenzen erhebliche Leistungsverbesserungen liefert.

Hands-On: Installieren und Erstellen von TensorRT-LLM

Schritt 1: Erstellen einer Containerumgebung

Zur einfacheren Verwendung stellt TensorRT-LLM Docker-Images bereit, um eine kontrollierte Umgebung zum Erstellen und Ausführen von Modellen zu erstellen.

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]]}
  ]
}'