pytorch/TensorRT

何を解決するか

Torch-TensorRTは、NVIDIA GPU上で高パフォーマンスな推論を最適化する際の課題に対処します。開発者は、TensorRTでモデルを手動で書き直す必要なく、標準的な eager 実行と比較して最大5倍の推論遅延の短縮が可能になります。

動作方法

NVIDIAのTensorRT最適化エンジンをPyTorchエコシステムに直接統合しています。ユーザーは以下の2つの主な方法で利用できます：

1. ジャストインタイムコンパイル：torch.compile に tensorrt バックエンドを使用して、実行時にモデルを最適化します。
2. アヘッドオブタイムエクスポート：モデルをコンパイル・シリアル化し、TorchScriptなどの形式に変換することで、PyTorchまたはC++環境（libtorch経由）でデプロイ可能にします。これにより、本番環境でのPython依存を排除できます。

対象ユーザー

NVIDIAハードウェア上でPyTorchモデルをデプロイする機械学習エンジニアや開発者向けです。本番環境でスループットを最大化し、遅延を最小限に抑える必要がある方々に最適です。

主な特徴

• 大幅な高速化：推論遅延を最大5倍まで高速化。
• 柔軟なデプロイ：Pythonベースの実行環境とC++でのデプロイをサポート。
• 広範なモデル対応：Diffusionモデル、Hugging FaceのLLM、FP8精度に対応。
• シームレスな統合：torch.compile を1行で有効化可能。