TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的开源高性能大语言模型（LLM）推理框架，旨在通过优化计算和硬件适配，显著提升模型在 NVIDIA GPU 上的推理速度和效率。以下是其核心信息：

核心特性

  1. 硬件加速优化

    • 量化支持：支持 FP16/BF16、INT8/INT4 权重/激活量化（如 SmoothQuant、GPTQ、AWQ），FP8 格式（基于 Hopper 架构），降低显存占用并提升吞吐量。
    • 高效内核：融合注意力机制（如 FMHA/MMHA）、分页注意力（Paged Attention）等技术，优化内存使用和计算速度。
    • 多卡并行：支持 Tensor Parallelism 和 Pipeline Parallelism，支持多 GPU 或多节点分布式推理。

  2. 开发友好性

    • 类 PyTorch API：提供简洁的 Python API，支持快速定义模型并编译为优化的 TensorRT 引擎。
    • 预置模型支持：主流模型如 Llama、Mistral、Qwen 等已内置适配，支持自定义扩展。

  3. 动态资源管理

    • 动态批处理（In-flight Batching）：实时调整批次大小，避免等待填充请求，提升 GPU 利用率。
    • 显存分页：通过分页注意力机制，支持超长序列推理。

性能表现

  • 速度提升：相比其他后端，在 RTX 显卡上推理速度提升 2-5 倍（例如 RTX 4090 可达 829 tokens/s）。

  • 扩展能力：支持 Jetson AGX Orin 等边缘设备，以及 H100/A100 等数据中心级 GPU。

适用场景

  • 本地化部署：通过 Windows 版 TensorRT-LLM，可在 RTX 30/40 系列显卡（≥8GB 显存）本地运行模型，保护数据隐私。

  • 企业级服务：结合 Triton 推理服务器和 Kubernetes，支持高并发、低延迟的云端服务。

  • 多模态与工具集成：支持代码生成、多语言处理、AI 助手等复杂任务。

资源与生态

  • 开源仓库：GitHub 提供最新功能（如 2025 年新增的 Speculative Decoding 优化）。

  • 官方文档：NVIDIA Docs 含安装指南、API 说明及性能调优建议。

  • 社区支持：定期更新模型适配（如 Meta Llama 3.3、Mistral 7B）和硬件兼容性（如 Jetson AGX Orin）。

如需快速体验，可参考官方 Quick Start 指南，通过 Python API 编译模型并部署。对于特定需求（如量化或定制算子），可结合示例代码和预训练模型进行微调。