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释放巅峰性能：TensorRT加速RTX PC和工作站上的AI
内容提要
本文介绍了NVIDIA TensorRT软件开发工具包的优化，使其能够在RTX GPU上实现高性能生成式人工智能。TensorRT加速可在新的UL Procyon AI Image Generation基准测试中进行测试，测试结果显示与非TensorRT实现相比，GeForce RTX 4080 SUPER GPU的速度提升了50%。TensorRT还提供了更高效和精确的AI体验，性能通常是其他框架的两倍。此外，TensorRT还加速了Stable Video Diffusion等流行的生成式AI模型，提供了40%的加速。TensorRT还支持ControlNets，用户可以通过添加其他图像作为引导来控制生成式输出。TensorRT还在其他应用程序中实现了加速，如DaVinci Resolve和Topaz Labs的AI工具。通过在本地运行生成式AI，用户可以获得更低的延迟、节省成本、随时访问功能和数据隐私保护。
关键要点
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NVIDIA TensorRT软件开发工具包优化了生成式人工智能在RTX GPU上的性能。
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在UL Procyon AI图像生成基准测试中，GeForce RTX 4080 SUPER GPU的速度提升了50%。
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TensorRT提供更高效和精确的AI体验，性能通常是其他框架的两倍。
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TensorRT加速了流行的生成式AI模型，如Stable Video Diffusion，提供40%的加速。
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TensorRT支持ControlNets，用户可以通过添加其他图像来控制生成式输出。
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TensorRT还加速了DaVinci Resolve和Topaz Labs等应用程序的AI工具。
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本地运行生成式AI可降低延迟、节省成本、随时访问功能和保护数据隐私。
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TensorRT-LLM是一个开源库，优化了最新大语言模型的推理。
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TensorRT-LLM支持流行的社区模型，方便开发者和用户实验。
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NVIDIA与开源社区合作，开发TensorRT-LLM与流行应用框架的连接器。
延伸问答
TensorRT如何提升生成式人工智能的性能？
TensorRT通过优化在RTX GPU上的运行，通常使AI性能提高到其他框架的两倍。
在UL Procyon基准测试中，GeForce RTX 4080 SUPER GPU的表现如何？
在UL Procyon基准测试中，GeForce RTX 4080 SUPER GPU的速度提升了50%。
TensorRT支持哪些流行的生成式AI模型？
TensorRT加速了Stable Diffusion和Stable Video Diffusion等流行的生成式AI模型。
使用TensorRT的ControlNets有什么优势？
ControlNets允许用户通过添加其他图像来控制生成式输出，提供更高的灵活性和精确度。
TensorRT如何影响本地运行生成式AI的成本和隐私？
本地运行生成式AI可以降低云服务成本，并保护用户的私人数据不被上传到云端。
TensorRT-LLM是什么，它的主要功能是什么？
TensorRT-LLM是一个开源库，优化了最新大语言模型的推理，支持流行的社区模型。
