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，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，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。

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