NVIDIA/TensorRT-LLM
TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.
해결하는 문제
TensorRT LLM은 대규모 언어 모델(LLM) 및 시각 생성 모델의 추론 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. 이러한 대규모 모델을 배포할 때 발생하는 높은 지연 시간과 낮은 처리량 문제를 해결하여, NVIDIA GPU에서 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 합니다.
작동 원리
이 프로젝트는 시스템을 커스텀하고 확장할 수 있는 Pythonic 프레임워크를 제공하며, 일반적인 AI 연산을 위한 효율적인 런타임 및 특화된 커널과 결합되어 있습니다. 다음과 같은 다양한 최적화 기술을 사용합니다:
- 양자화 및 희소성(Sparsity): 모델 정밀도를 낮추어 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높입니다.
- 투기적 디코딩(Speculative Decoding): 더 작은 모델을 사용하여 토큰을 예측하고, 더 큰 모델이 이를 검증하여 처리량을 높입니다.
- 고급 어텐션 메커니즘: Sparse Attention, Multiblock Attention, Skip Softmax Attention을 구현하여 긴 컨텍스트 추론을 가속화합니다.
- 분산 추론: Distributed Weight Data Parallelism (DWDP) 및 Expert Parallelism을 활용하여 여러 GPU 또는 랙(예: NVL72)에 걸쳐 추론을 확장합니다.
대상 사용자
Jetson AGX Orin부터 H200 및 Blackwell GPU에 이르는 NVIDIA 하드웨어에서 LLM 및 시각 생성 모델을 위한 고성능 추론 서버를 배포해야 하는 AI 개발자 및 엔지니어를 대상으로 합니다.
주요 특징
폭넓은 모델 지원: Llama, DeepSeek, Mixtral 및 시각 생성을 위한 확산(Diffusion) 모델을 포함한 다양한 모델에 최적화되어 있습니다.
NVIDIA 하드웨어 활용: NVIDIA Blackwell, H100, H200 및 Jetson 플랫폼에 맞게 특별히 튜닝되었습니다.
극한의 처리량: 엄청난 초당 토큰 수(예: B200 GPU의 Llama 4에서 초당 40,000개 이상의 토큰)를 제공할 수 있습니다.
확장 가능한 프레임워크: 개발자가 시스템을 커스텀할 수 있도록 Pythonic 인터페이스를 제공합니다.
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