超级语言：大语言模型有了它，一个运算就能立显身手！

人工智能

2023-10-01 06:11:00

NVIDIA TensorRT-LLM 与 H100 GPU 携手助力大语言模型推理

引言

大家好！我们即将踏上大语言模型 (LLM) 推理性能革命的征程，而 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA H100 GPU 这对黄金搭档，将引领这场变革。

大语言模型：无所不能的语言巨兽

LLM 是一款语言处理的超级巨星，能够消化海量文本数据，从中汲取广泛的知识。这些知识为各种任务提供了支持，包括：

写作：撰写引人入胜的文章、迷人的诗歌
音乐：创作动听的旋律、优美的歌曲
搜索和推荐：提供相关信息、个性化建议
计算机视觉：解读图像、识别物体
文本处理：摘要文本、翻译语言

LLM 强大的能力不容置疑，但它的庞大身躯也带来了挑战，高昂的计算成本限制了其广泛应用。

NVIDIA TensorRT-LLM：LLM 推理的加速器

NVIDIA TensorRT-LLM 应运而生，它是一款专为 LLM 推理打造的高性能软件库，致力于以更快的速度、更低的能耗让 LLM 飞速运转。

H100 GPU：为 LLM 赋能的强大引擎

NVIDIA H100 GPU 是 LLM 推理的理想平台，其强大的计算能力和海量内存，为 LLM 的无缝运行提供了保障。TensorRT-LLM 与 H100 GPU 的完美结合，释放了高达 100 倍的推理速度提升，让 LLM 变得更加经济高效。

TensorRT-LLM 的优化魔法

TensorRT-LLM 配备了一系列优化技术，进一步提升了 LLM 的推理性能：

张量核融合和混合精度计算：减少计算量和内存占用
模型压缩：将 LLM 模型大小缩减高达 10 倍，降低存储和传输成本

TensorRT-LLM 的时代意义

TensorRT-LLM 的推出，开启了 LLM 应用的新纪元，让中小企业和个人也能轻松驾驭 LLM 的强大能力，为人工智能领域开辟无限可能。

代码示例：使用 TensorRT-LLM 推理 GPT-3

import tensorrt as trt

# 创建 TensorRT 推理引擎
trt_engine = trt.InferenceEngine(path_to_trt_engine)

# 加载 GPT-3 模型
with open("path_to_gpt3_model.onnx", "rb") as f:
    model = f.read()

# 创建 TensorRT 推理上下文
trt_context = trt_engine.create_execution_context()

# 输入文本
input_text = "你好，TensorRT-LLM，我很高兴见到你。"

# 推理
output = trt_context.execute(input_text)

# 输出结果
print(output)