感谢IT之家网友 溯波 的线索投递！
IT之家 9 月 9 日消息，英伟达今天宣布推出名为 TensorRT-LLM，是一个深度优化的开源库，能够在 Hopper 等 AI GPU 上加速所有大语言模型的推理性能。
英伟达目前已经和开源社区合作，利用 SmoothQuant、FlashAttention 和 fMHA 等尖端技术，实现 AI 内核来优化其 GPU，可以加速 GPT-3（175 B），Llama、Falcom（180 B）和 Bloom 模型。
TensorRT-LLM 的亮点在于引入了名为 In-Flight batching 的调度方案，允许工作独立于其他任务进入和退出 GPU。
该方案允许同一 GPU 在处理大型计算密集型请求时，动态处理多个较小的查询，提高 GPU 的处理性能，可以让 H100 的吞吐量加快 2 倍。
在性能测试中，英伟达以 A100 为基础，对比了 H100 以及启用 TensorRT-LLM 的 H100，在 GPT-J 6B 推理中，H100 推理性能比 A100 提升 4 倍，而启用 TensorRT-LLM 的 H100 性能是 A100 的 8 倍。
在 Llama 2 中，H100 推理性能是 A100 的 2.6 倍；而启用 TensorRT-LLM 的 H100 性能是 A100 的 4.6 倍。
IT之家在此附上报告原文，感兴趣的用户可以深入阅读。
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。