TensorRT-LLM
推理框架开源10.0k Stars·Apache-2.0
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 开发的高性能 LLM 推理优化库，专为 NVIDIA GPU 设计，性能极致。
框架介绍
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的 LLM 推理优化框架，基于 TensorRT 构建，充分利用 NVIDIA GPU 的硬件特性。它通过激进的内核融合、精度优化和硬件特定调优，实现业界领先的推理性能。 TensorRT-LLM 的设计目标是"极致性能"——在 NVIDIA GPU 上达到最高可能的吞吐量和最低延迟。虽然设置相对复杂，但对于大规模生产部署，其性能优势可以显著降低运营成本。
核心特性
1
内核融合
激进的算子融合，减少内存访问和内核启动开销
2
多精度支持
支持 FP32、FP16、BF16、FP8、INT8 等多种精度
3
张量并行
高效的多 GPU 张量并行实现
4
KV 缓存优化
优化的 KV 缓存管理和 PagedAttention 支持
5
模型编译
将模型编译为优化的引擎，一次编译多次运行
6
NVIDIA 优化
针对 NVIDIA GPU 架构深度优化
应用场景
大规模服务
需要极致吞吐量的生产 LLM 服务
延迟敏感应用
要求亚百毫秒延迟的实时应用
成本优化
通过最大化 GPU 利用率降低推理成本
企业部署
在 NVIDIA 硬件上的企业级 LLM 部署
适用人群与场景
NVIDIA 用户
使用 NVIDIA GPU 并追求极致性能的用户
大规模部署
运行大规模 LLM 服务的基础设施团队
成本敏感企业
需要优化 GPU 成本的企业用户
性能工程师
专注于推理性能优化的工程师