TensorRT-LLM: A Comprehensive Guide to Optimizing Large Language Model Inference for Maximum Performance

Ettersom etterspørselen etter store språkmodeller (LLM) fortsetter å øke, har det blitt viktigere enn noen gang å sikre rask, effektiv og skalerbar slutning. NVIDIA sine TensorRT-LLM går inn for å møte denne utfordringen ved å tilby et sett med kraftige verktøy og optimaliseringer spesielt utviklet for LLM-slutninger. TensorRT-LLM tilbyr en imponerende rekke ytelsesforbedringer, for eksempel kvantisering, kjernefusjon, batching under flyging og støtte for flere GPU. Disse fremskrittene gjør det mulig å oppnå slutningshastigheter opptil 8 ganger raskere enn tradisjonelle CPU-baserte metoder, og transformerer måten vi distribuerer LLM-er i produksjon.

Denne omfattende veiledningen vil utforske alle aspekter av TensorRT-LLM, fra arkitekturen og nøkkelfunksjonene til praktiske eksempler for distribusjon av modeller. Enten du er en AI-ingeniør, programvareutvikler eller forsker, vil denne veiledningen gi deg kunnskapen til å utnytte TensorRT-LLM for å optimalisere LLM-slutninger på NVIDIA GPUer.

Fremskynde LLM-inferens med TensorRT-LLM

TensorRT-LLM leverer dramatiske forbedringer i LLM-slutningsytelse. I følge NVIDIAs tester dukker applikasjoner basert på TensorRT opp til 8x raskere inferenshastigheter sammenlignet med CPU-bare plattformer. Dette er et avgjørende fremskritt i sanntidsapplikasjoner som chatbots, anbefalingssystemer og autonome systemer som krever raske svar.

Slik fungerer det

TensorRT-LLM øker slutningen ved å optimalisere nevrale nettverk under distribusjon ved å bruke teknikker som:

• kvantisering: Reduserer presisjonen til vekter og aktiveringer, krymper modellstørrelsen og forbedrer slutningshastigheten.
• Layer og Tensor Fusion: Slår sammen operasjoner som aktiveringsfunksjoner og matrisemultiplikasjoner til en enkelt operasjon.
• Kjernetuning: Velger optimale CUDA-kjerner for GPU-beregning, noe som reduserer utførelsestiden.

Disse optimaliseringene sikrer at LLM-modellene dine yter effektivt på tvers av et bredt spekter av distribusjonsplattformer – fra hyperskalering av datasentre til innebygde systemer.

Optimalisering av slutningsytelse med TensorRT

Bygget på NVIDIAs CUDA-parallelle programmeringsmodell, gir TensorRT høyt spesialiserte optimaliseringer for slutninger om NVIDIA GPUer. Ved å strømlinjeforme prosesser som kvantisering, kjerneinnstilling og fusjon av tensoroperasjoner, sikrer TensorRT at LLM-er kan kjøre med minimal latens.

Noen av de mest effektive teknikkene inkluderer:

• kvantisering: Dette reduserer den numeriske presisjonen til modellparametere samtidig som den opprettholder høy nøyaktighet, noe som effektivt øker slutningen.
• Tensor Fusion: Ved å smelte sammen flere operasjoner til en enkelt CUDA-kjerne, minimerer TensorRT minneoverhead og øker gjennomstrømningen.
• Kernel Auto-tuning: TensorRT velger automatisk den beste kjernen for hver operasjon, og optimaliserer inferens for en gitt GPU.

Disse teknikkene lar TensorRT-LLM optimere inferensytelse for dyplæringsoppgaver som naturlig språkbehandling, anbefalingsmotorer og sanntids videoanalyse.

Akselererer AI-arbeidsbelastninger med TensorRT

TensorRT akselererer arbeidsbelastninger for dyp læring ved å inkorporere presisjonsoptimaliseringer som f.eks INT8 og FP16. Disse reduserte presisjonsformatene gir betydelig raskere slutninger samtidig som nøyaktigheten opprettholdes. Dette er spesielt verdifullt i sanntidsapplikasjoner der lav latenstid er et kritisk krav.

INT8 og FP16 optimaliseringer er spesielt effektive i:

• Video Streaming: AI-baserte videobehandlingsoppgaver, som objektdeteksjon, drar nytte av disse optimaliseringene ved å redusere tiden det tar å behandle bilder.
• Anbefalingssystemer: Ved å akselerere inferens for modeller som behandler store mengder brukerdata, muliggjør TensorRT sanntids personalisering i stor skala.
• Natural Language Processing (NLP): TensorRT forbedrer hastigheten på NLP-oppgaver som tekstgenerering, oversettelse og oppsummering, noe som gjør dem egnet for sanntidsapplikasjoner.

Distribuer, kjør og skaler med NVIDIA Triton

Når modellen din har blitt optimalisert med TensorRT-LLM, kan du enkelt distribuere, kjøre og skalere den ved å bruke NVIDIA Triton Inference Server. Triton er en åpen kildekode-programvare som støtter dynamisk batching, modellensembler og høy gjennomstrømning. Det gir et fleksibelt miljø for å administrere AI-modeller i stor skala.

Noen av hovedtrekkene er:

• Samtidig modellutførelse: Kjør flere modeller samtidig, og maksimer GPU-utnyttelsen.
• Dynamisk batching: Kombinerer flere slutningsforespørsler i én batch, reduserer ventetiden og øker gjennomstrømningen.
• Streaming av lyd/videoinnganger: Støtter inndatastrømmer i sanntidsapplikasjoner, for eksempel live videoanalyse eller tale-til-tekst-tjenester.

Dette gjør Triton til et verdifullt verktøy for å distribuere TensorRT-LLM-optimaliserte modeller i produksjonsmiljøer, noe som sikrer høy skalerbarhet og effektivitet.

Kjernefunksjoner i TensorRT-LLM for LLM Inference

Open Source Python API

TensorRT-LLM gir en svært modulær og åpen kildekode Python API, som forenkler prosessen med å definere, optimalisere og utføre LLM-er. API-en gjør det mulig for utviklere å lage tilpassede LLM-er eller modifisere forhåndsbygde for å passe deres behov, uten å kreve inngående kunnskap om CUDA eller rammeverk for dyp læring.

In-Flight Batching og paged Attention

En av de fremtredende funksjonene til TensorRT-LLM er Batching under fly, som optimerer tekstgenerering ved å behandle flere forespørsler samtidig. Denne funksjonen minimerer ventetiden og forbedrer GPU-utnyttelsen ved dynamisk batching av sekvenser.

I tillegg Søket oppmerksomhet sikrer at minnebruken forblir lav selv når du behandler lange inndatasekvenser. I stedet for å tildele sammenhengende minne for alle tokens, bryter paged oppmerksomhet minnet i "sider" som kan gjenbrukes dynamisk, og forhindrer minnefragmentering og forbedrer effektiviteten.

Multi-GPU og Multi-Node Inference

For større modeller eller mer komplekse arbeidsbelastninger støtter TensorRT-LLM multi-GPU og multi-node slutning. Denne evnen tillater distribusjon av modellberegninger på tvers av flere GPUer eller noder, forbedrer gjennomstrømmingen og reduserer den totale inferenstiden.

FP8-støtte

Med ankomsten av FP8 (8-bits flytende punkt), TensorRT-LLM utnytter NVIDIAs H100 GPUer for å konvertere modellvekter til dette formatet for optimalisert slutning. FP8 muliggjør redusert minneforbruk og raskere beregning, spesielt nyttig i storskala distribusjoner.

TensorRT-LLM arkitektur og komponenter

Å forstå arkitekturen til TensorRT-LLM vil hjelpe deg å bedre utnytte mulighetene for LLM-slutninger. La oss bryte ned nøkkelkomponentene:

Modelldefinisjon

TensorRT-LLM lar deg definere LLM-er ved å bruke en enkel Python API. API-en konstruerer en grafrepresentasjon av modellen, noe som gjør det enklere å administrere de komplekse lagene som er involvert i LLM-arkitekturer som GPT eller BERT.

Vektbindinger

Før du kompilerer modellen, må vektene (eller parameterne) være bundet til nettverket. Dette trinnet sikrer at vektene er innebygd i TensorRT-motoren, noe som muliggjør rask og effektiv slutning. TensorRT-LLM tillater også vektoppdateringer etter kompilering, noe som gir fleksibilitet for modeller som trenger hyppige oppdateringer.

Mønstermatching og fusjon

Operasjon Fusion er en annen kraftig funksjon i TensorRT-LLM. Ved å smelte sammen flere operasjoner (f.eks. matrisemultiplikasjoner med aktiveringsfunksjoner) til en enkelt CUDA-kjerne, minimerer TensorRT overheaden forbundet med flere kjernelanseringer. Dette reduserer minneoverføringer og fremskynder inferens.

plugins

For å utvide TensorRTs muligheter kan utviklere skrive plugins– tilpassede kjerner som utfører spesifikke oppgaver som å optimalisere oppmerksomhetsblokker med flere hoder. For eksempel Flash-oppmerksomhet plugin forbedrer ytelsen til LLM oppmerksomhetslag betydelig.

Benchmarks: TensorRT-LLM ytelsesgevinster

TensorRT-LLM demonstrerer betydelige ytelsesgevinster for LLM-slutning på tvers av forskjellige GPUer. Her er en sammenligning av inferenshastighet (målt i tokens per sekund) ved bruk av TensorRT-LLM på tvers av forskjellige NVIDIA GPUer:

Disse referansene viser at TensorRT-LLM gir betydelige forbedringer i ytelse, spesielt for lengre sekvenser.

Hands-On: Installere og bygge TensorRT-LLM

Trinn 1: Lag et containermiljø

For enkel bruk, tilbyr TensorRT-LLM Docker-bilder for å skape et kontrollert miljø for å bygge og kjøre modeller.

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]]}
  ]
}'