TensorRT: PyTorchモデルのレイテンシを最大5倍削減するNVIDIA搭載の推論アクセラレータ

何を解決するか

Torch-TensorRTは、NVIDIA GPU上でPyTorchモデルの推論パフォーマンスを加速させる方法を提供します。Eager実行モードにおける遅い推論レイテンシの問題に対処し、レイテンシを最大5倍削減できる可能性があります。

仕組み

NVIDIAのTensorRT最適化エンジンをPyTorchエコシステムに統合します。ユーザーは主に2つの方法で最適化を適用できます：

1. torch.compile: バックエンドを"tensorrt"に設定する1行の統合により、初回実行時にモデルをコンパイルできます。
2. Export workflow: 事前最適化およびシリアル化プロセスにより、Pythonの依存関係を必要とせずに、PyTorchまたはC++環境（libtorch経由）にモデルをデプロイできます。

対象ユーザー

NVIDIAハードウェア上でPyTorchモデルをデプロイし、推論速度と効率を最大化する必要がある開発者およびMLエンジニア。

ハイライト

• 高パフォーマンスな推論加速（Eager実行よりも最大5倍高速）。
• 迅速なプロトタイピングのための torch.compile とのシームレスな統合。
• C++デプロイのための事前シリアル化のサポート。
• Diffusionモデル、Hugging FaceのLLM、およびFP8精度への互換性。
• Linux (AMD64, SBSA) および Windows (Dynamoのみ) 全域にわたる幅広いプラットフォームサポート。