H100 推理性能最高提升 8 倍，英伟达发布 TensorRT-LLM 模型

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IT之家 9 月 9 日消息，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 上加速所有大语音模型的推理性能。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（175 B），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