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TensorRT-LLM技术解析

更新时间：2026-06-17 08:18:23 大小：15K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：TensorRT 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、什么是TensorRT-LLM

TensorRT-LLM是英伟达（NVIDIA）推出的开源大语言模型推理优化框架，基于NVIDIA TensorRT构建，专门针对大语言模型在NVIDIA硬件上的推理性能做端到端优化，解决了大模型部署中推理延迟高、吞吐量低、显存占用大的核心痛点，让开发者可以高效部署GPT、LLaMA、BERT等各类主流大语言模型，在保证输出精度的同时大幅提升推理速度。

二、TensorRT-LLM的核心优势

1. 极致推理性能提升

针对不同大小的大语言模型，TensorRT-LLM可以实现比传统推理框架2-4倍甚至更高的吞吐量提升，同时推理延迟降低超过50%，在A100、H100等高端GPU上，对7B参数模型的推理吞吐量可以达到上万token每秒，单token延迟可控制在数十毫秒级别，完全满足实时对话、在线推理等高要求场景。

2. 完善的大模型特性支持

开箱支持当前几乎所有主流开源大模型架构，包括LLaMA、GPT-NeoX、BLOOM、ChatGLM、Qwen、Baichuan等，同时原生支持多种优化技术：

· 量化支持：支持INT4、INT8、FP8、SmoothQuant等多种量化方式，在精度损失极小的前提下大幅降低显存占用，让更大尺寸的模型可以在单张GPU上运行；

· 分页注意力（PagedAttention）：优化KVCache显存管理，支持动态批处理，大幅提升长文本推理下的吞吐量；

· 连续批处理（In-flight Batching）：动态处理不同长度的推理请求，减少GPU idle时间，提升硬件利用率；

多GPU并行：支持张量并行、流水线并行，轻松部署TB级参数的超大模型。


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