TensorRT-LLM 赋能 LLM 推理：从基准测试到高效部署的实操指南

NVIDIA 的 TensorRT-LLM 推出 trtllm-bench 和 trtllm-serve 工具，为开发者提供了直接基准测试和部署大型语言模型（LLM）的实用指南。该系列文章旨在指导开发者如何使用 TensorRT-LLM 进行 LLM 推理基准测试，并重点介绍了 trtllm-bench 的使用方法，包括环境设置、数据集准备和运行基准测试以获取性能洞察。通过分析关键性能指标如请求吞吐量、token 吞吐量、延迟和 TTFT/TPOT，开发者可以优化模型以满足特定应用需求，例如提升每用户速度或最大化 GPU 利用率。文章以 Llama-3.1 8B FP8 和 FP16 模型为例，展示了如何通过调整并发数来权衡 GPU 性能和用户体验，并得出量化模型能以更高并发数服务更多用户。此外，还介绍了如何利用 trtllm-serve 轻松部署 OpenAI 兼容的端点，并将 trtllm-bench 的调优结果无缝迁移至生产环境，实现高效的 LLM 服务部署。

LLM Inference Benchmarking: Performance Tuning with TensorRT-LLM | NVIDIA Technical Blog

This is the third post in the large language model latency-throughput benchmarking series, which aims to instruct developers on how to benchmark LLM inference with TensorRT-LLM.

NVIDIA Technical BlogFrancesco Di Natale