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NVIDIA发布TensorRT Model Optimizer:让模型飞起来!

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GPUS Lady
发布2024-05-17 14:21:04
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发布2024-05-17 14:21:04
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文章被收录于专栏:GPUS开发者GPUS开发者
在人工智能的快速发展中,如何更快地为用户提供准确的结果成为了一个核心问题。特别是当模型的规模和复杂性不断增加时,这个问题变得尤为突出。为了应对这一挑战,NVIDIA推出了一系列的技术创新,旨在提升AI推理的速度和效率。

其中,NVIDIA TensorRT Model Optimizer是一个重要的工具。它是一个综合库,包含了许多先进的模型优化技术,如量化和稀疏性。这些技术可以帮助降低模型的复杂性,从而使推理过程更加迅速。

截至2024年5月8日,NVIDIA Model Optimizer已以英伟达PyPI安装包的形式向公众发布,且可供所有开发人员免费使用。开发人员可以访问GitHub上的NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer存储库,获取示例脚本,以帮助他们使用这款强大的工具。

Model Optimizer主要针对PyTorch和ONNX模型,生成模拟量化检查点。这些检查点可以轻松地部署到其他推理库,如TensorRT-LLM或TensorRT。特别值得一提的是,Model Optimizer提供的训练后量化技术(PTQ)是目前减少内存使用和加速推理的流行方法。

此外,为了进一步提升推理速度,Model Optimizer还引入了更高级的量化技术,如INT8 SmoothQuant和INT4 AWQ。这些技术不仅可以减少模型的内存占用,还可以显著提升推理速度。例如,通过使用这些技术,大型的AI模型如Falcon 180B甚至可以安装在单个NVIDIA H200 GPU上。

除了量化技术外,Model Optimizer还引入了稀疏性技术。通过鼓励模型参数中的零值,稀疏性技术可以进一步减小模型的大小,从而提高推理速度。在MLPerf推理v4.0的基准测试中,模型优化器的这些技术显著提升了TensorRT-LLM的性能。

为了满足开发人员的不同需求,Model Optimizer还提供了可组合的API,使开发人员能够灵活地堆叠多种优化技术。这些API与流行的训练框架完全兼容,为开发人员提供了广泛的选择。

总的来说,NVIDIA TensorRT Model Optimizer是一个强大的工具,它通过量化和稀疏性等技术显著提升了AI模型的推理速度。随着人工智能的不断发展,这些技术将在未来发挥更加重要的作用。

开始使用

NVIDIA TensorRT Model Optimizer现已在NVIDIA PyPI上以nvidia-modelopt的名称提供安装:

https://pypi.nvidia.cn/nvidia-modelopt/

要获取推理优化的示例脚本和方案,请访问GitHub:

github.com/NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer

更多详情,请参阅TensorRT模型优化器文档:

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-05-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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