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TensorRT-LLM(持续更新)
〖壹〗、 TRT-LLM（NVIDIA官方支持）是一款用于在NVIDIA GPU平台上进行大模型推理部署的工具。其整体流程是将LLM构建为engine模型，支持多种大模型，如单机单卡、单机多卡（NCCL）、多机多卡，以及量化（8/4bit）等功能。
〖贰〗、 TensorRT-LLM在支持丰富多样的大型语言模型方面表现出色，兼容Meta的Llama 1和ChatGLM、Falcon、MPT、Baichuan、Starcoder等模型。部署人工智能的成本效益是项目可行性的关键因素，TensorRT-LLM的设计考虑了总拥有成本(TCO)，通过提高计算效率减少对大量硬件资源的依赖，从而降低能耗。
〖叁〗、 本文将深入解析NVIDIA的TensorRT-LLM推理框架，它是专为大型语言模型（LLM）设计的高性能可扩展方案。作为TensorRT深度学习编译框架的延伸，TensorRT-LLM融合了FastTransformer高效内核和NCCL设备间通信，允许开发者自定义算子以满足需求。
〖肆〗、 下载TensorRT-LLM，编译安装TensorRT-LLM。编译需要cmake，确保环境中安装了cmake=1x，确保安装了TensorRT，本次构建使用的cmake版本为20。借鉴 相关文章进行cmake安装指定版本与TensorR安装步骤，环境搭建完成。若使用中提示缺少依赖，则安装对应依赖。
〖伍〗、 TensorRT-LLM具备一系列特性，是当前大模型部署不可或缺的工具：环境准备方面，需确保CUDA版本为1x，如非此版本，请先进行升级。建议自行构建tritonserver和TensorRT-LLM最新的镜像（官方镜像尚未更新至v0.1版本）。
〖陆〗、 在编译过程中，模型的原始权重和优化选项（如量化级别、并行性等）会被输入编译器，生成针对特定GPU优化的二进制文件。然而，编译和运行模型需在相同的GPU上进行，不同GPU间的兼容性有限。
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