大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
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内容提要
TensorRT-LLM是NVIDIA推出的大语言模型（LLM）推理优化框架，通过量化、In-Flight Batching、Attention和Graph Rewriting等技术提升LLM模型推理效率。本文介绍了如何基于阿里云容器服务ACK的云原生AI套件，利用TensorRT-LLM优化LLM模型推理的实战体验。
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关键要点
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TensorRT-LLM是NVIDIA推出的大语言模型推理优化框架，旨在提升LLM模型推理效率。
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LLM模型推理的主要瓶颈是GPU显存资源不足，TensorRT-LLM通过量化、In-Flight Batching、Attention和Graph Rewriting等技术来解决这个问题。
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量化技术通过降低模型精度来减少GPU显存使用，支持多种精度的模型。
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In-Flight Batching技术提高推理吞吐率，降低推理时延，避免资源浪费。
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Attention机制用于提取序列中的关键信息，TensorRT-LLM支持多种Attention机制。
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Graph Rewriting优化神经网络执行效率，提升TensorRT Engines的性能。
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阿里云容器服务ACK提供云原生AI套件，帮助企业快速落地云原生AI系统。
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环境配置包括安装云原生AI套件和创建Notebook环境，要求CPU、内存和GPU显存达到一定规格。
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准备TensorRT-LLM环境需要构建镜像、下载模型并编译为TensorRT Engines。
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性能测试通过TensorRT-LLM自带的benchmark进行，比较INT8量化模型与原始模型的性能差异。
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TensorRT-LLM加速方案在采用INT8模型量化的情况下，显存峰值降低了43.8%，时延降低了61.1%。
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