英伟达发布 TensorRT-LLM,可将 H100 推理性能最高提升 8 倍

英伟达近日宣布推出名为 TensorRT-LLM,是一个深度优化的开源库,能够在 Hopper 等 AI GPU 上加速所有大语言模型的推理性能。英伟达目前已经和开源社区合作,利用 SmoothQuant、FlashAttention 和 fMHA 等尖端技术,实现 AI 内核来优化其 GPU,可以加速 GPT-3(175B),Llama Falcom(180B)和 Bloom 模型。

TensorRT-LLM 的亮点在于引入了名为 In-Flight batching 的调度方案,允许工作独立于其他任务进入和退出 GPU。该方案允许同一 GPU 在处理大型计算密集型请求时,动态处理多个较小的查询,提高 GPU 的处理性能,可以让 H100 的吞吐量加快 2 倍。

在性能测试中,英伟达以 A100 为基础,对比了 H100 以及启用 TensorRT-LLM 的 H100,在 GPT-J 6B 推理中,H100 推理性能比 A100 提升 4 倍,而启用 TensorRT-LLM 的 H100 性能是 A100 的 8 倍。

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