TensorRT: NVIDIA GPU에서 AI 모델 가속화를 위한 고성능 추론 최적화 도구 및 런타임

해결하는 문제

TensorRT는 AI 추론 워크플로우를 가속화하도록 설계되었으며, NVIDIA GPU에 배포하기 위해 딥러닝 모델의 성능을 최적화합니다. 다양한 프레임워크에서 모델을 가져와 고효율 실행을 위해 최적화할 수 있는 도구를 제공합니다.

작동 방식

TensorRT는 ONNX, Torch-TensorRT, HuggingFace/Optimum 및 Network Definition API를 포함한 여러 가져오기 경로를 통해 AI 모델을 최적화합니다. LLM, encoder-NLP, vision, audio, diffusion 및 multimodal 모델을 포함한 광범위한 모델 유형을 지원합니다. 이 프로젝트의 오픈 소스 구성 요소에는 ONNX parser와 TensorRT plugins가 포함되어 있어 개발자가 플랫폼의 기능을 확장할 수 있습니다.

대상 사용자

이 도구는 x86_64 및 aarch64 (Jetson/DriveOS) 플랫폼을 포함하여 NVIDIA 하드웨어에서 고성능 추론을 배포해야 하는 AI 개발자 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 광범위한 가져오기 지원: ONNX, Torch-TensorRT 및 HuggingFace/Optimum과 호환됩니다.
• 다양한 모델 호환성: LLM, vision, audio 및 multimodal 모델을 지원합니다.
• 유연한 배포: 쉬운 설치를 위한 사전 빌드된 Python packages를 제공하며 다양한 OS 및 하드웨어 타겟을 위한 광범위한 빌드 옵션을 제공합니다.
• 확장 가능성: 모델 실행을 사용자 정의하고 최적화할 수 있는 오픈 소스 plugins와 ONNX parser를 포함합니다.