NVIDIA: TensorRT-LLM – Optimasi Inferensi LLM di GPU NVIDIA

Nama: TensorRT-LLM

Website/Sumber Utama: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

Fungsi Utama: Perpustakaan open-source untuk mengoptimalkan inferensi Large Language Model (LLM) pada GPU NVIDIA.

Tipe: Proyek Open Source, Library

Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan perusahaan yang membutuhkan inferensi LLM berkinerja tinggi pada GPU NVIDIA.

Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache-2.0) Lihat Detail Lisensi

Highlight Utama: Optimasi canggih untuk inferensi LLM dengan kecepatan tinggi pada GPU NVIDIA.

Apa Itu TensorRT-LLM?

TensorRT-LLM adalah perpustakaan open-source yang dikembangkan oleh NVIDIA untuk mengoptimalkan inferensi Large Language Model (LLM). Perpustakaan ini menyediakan berbagai optimasi mutakhir seperti kernel perhatian khusus, batching inflight, caching KV berpaginasi, kuantisasi (FP8, FP4, INT4 AWQ, INT8 SmoothQuant), decoding spekulatif, dan banyak lagi, untuk menjalankan inferensi secara efisien pada GPU NVIDIA.

Baru-baru ini, TensorRT-LLM telah diarsitektur ulang dengan backend PyTorch yang memungkinkan kinerja puncak dengan alur kerja yang lebih fleksibel dan ramah pengembang. Selain itu, backend berbasis TensorRT asli tetap didukung untuk kompilasi ahead-of-time yang menghasilkan "Engines" yang sangat dioptimalkan untuk deployment. TensorRT-LLM juga mendukung berbagai kasus penggunaan inferensi, mulai dari satu GPU hingga beberapa node dengan banyak GPU menggunakan paralelisme tensor dan pipa.

Fitur Utama / Andalan

(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)

Optimasi Inferensi Tingkat Lanjut

• Deskripsi: Menyediakan optimasi seperti kernel perhatian khusus, batching inflight, dan caching KV berpaginasi untuk meningkatkan kecepatan inferensi.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan inferensi yang lebih cepat dan efisien, misalnya mencapai hingga 40.000 token per detik pada GPU B200 untuk model Llama 4.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Kuantisasi Model

• Deskripsi: Mendukung berbagai teknik kuantisasi seperti FP8, FP4, INT4 AWQ, dan INT8 SmoothQuant untuk mengurangi ukuran model tanpa kehilangan performa signifikan.
• Manfaat/Contoh: Mengurangi kebutuhan memori dan meningkatkan throughput, cocok untuk deployment pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Backend PyTorch dan TensorRT

• Deskripsi: Menawarkan fleksibilitas dengan backend PyTorch untuk pengembangan cepat dan backend TensorRT untuk optimasi maksimal melalui kompilasi ahead-of-time.
• Manfaat/Contoh: Pengembang dapat bereksperimen dengan cepat menggunakan PyTorch, lalu beralih ke TensorRT untuk deployment berkinerja tinggi.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Kelebihan (Pros)

(Disimpulkan dari berbagai halaman)

• Optimasi inferensi yang sangat canggih, memungkinkan kecepatan tinggi seperti 40.000 token per detik pada GPU terbaru.
• Fleksibilitas dengan dukungan backend PyTorch dan TensorRT, cocok untuk pengembangan dan deployment.
• Dukungan untuk berbagai model populer dan teknik kuantisasi, memudahkan adopsi di berbagai kasus penggunaan.

Kekurangan (Cons) / Batasan

(Disimpulkan dari eksplorasi)

• Memerlukan GPU NVIDIA untuk performa optimal, sehingga tidak cocok untuk perangkat non-NVIDIA.
• Kompleksitas dalam pengaturan awal dan konfigurasi untuk pengguna yang tidak terbiasa dengan ekosistem NVIDIA.

Harga / Lisensi

(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)

Model: Open Source

Lisensi: Apache-2.0 Lihat File Lisensi

Contoh Penerapan & Observasi

(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)

• Optimasi inferensi untuk model seperti Llama 3.1 405B dengan kecepatan 400 token per detik per node.
• Penerapan pada layanan pencarian visual Bing oleh Microsoft untuk meningkatkan performa.
• Dokumentasi lengkap tersedia di sini.
• Komunitas aktif dengan banyak kontributor di GitHub lihat kontributor.