NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT ist ein SDK für Hochleistungs-Deep-Learning-Inferenz, das eine Kombination aus einem Deep-Learning-Inferenz-Optimizer und einem Laufzeit-System bietet. Es ermöglicht die Optimierung von neuronalen Netzwerken für eine Vielzahl von Plattformen, einschließlich Hyperscale-Rechenzentren, eingebetteten Systemen und Automotive-Produkten.

Vorteile von NVIDIA TensorRT

• Bis zu 36-mal schnellere Inferenzleistung im Vergleich zu CPU-only-Plattformen
• Optimierung von Inferenzleistung durch Techniken wie Quantisierung, Layer- und Tensor-Fusion, Kernel-Tuning und mehr
• Unterstützung für INT8- und FP16-Optimierungen für die Bereitstellung von Deep-Learning-Inferenz-Anwendungen
• Deployment auf verschiedenen Plattformen, einschließlich NVIDIA-GPUs, Hyperscale-Rechenzentren, eingebetteten Systemen und Automotive-Produkten

Inferenz für Large Language Models (LLMs)

NVIDIA TensorRT-LLM ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Inferenzleistung von LLMs auf der NVIDIA-AI-Plattform beschleunigt und optimiert. Es ermöglicht Entwicklern, neue LLMs zu experimentieren, ohne tiefgreifende Kenntnisse von C++ oder CUDA zu benötigen.

Ways to Get Started With NVIDIA TensorRT

• Kauf von NVIDIA AI Enterprise, einer End-to-End-AI-Software-Plattform, die TensorRT und TensorRT-LLM enthält
• Anmeldung für eine 90-Tage-Evaluierungslizenz für NVIDIA AI Enterprise
• Download von Containern, Code und Releases auf verschiedenen Plattformen
• Verwendung von TensorRT und TensorRT-LLM in Kombination mit anderen NVIDIA-Produkten, wie z.B. NVIDIA Triton

Ressourcen

• NVIDIA TensorRT-Dokumentation
• NVIDIA TensorRT-LLM-Dokumentation
• NVIDIA AI Enterprise-Dokumentation
• NVIDIA Triton-Dokumentation
• GitHub-Repository für TensorRT-LLM

Fazit

NVIDIA TensorRT ist ein leistungsfähiges SDK für Deep-Learning-Inferenz, das eine Vielzahl von Vorteilen bietet, einschließlich hoher Inferenzleistung, Optimierung von Inferenzleistung und Unterstützung für verschiedene Plattformen. Es ist ideal für Unternehmen und Entwickler, die Deep-Learning-Inferenz-Anwendungen entwickeln und bereitstellen möchten.