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NVIDIALLM全栈式方案使用和优化最佳实践
周国峰（Chandler)NVIDIA技术研发经理
GTC2024ChinaAIDay,Mar.19,2024
1
Agenda
•NVIDIAFull-StackSolutionforLLM
•BestPracticesofNVIDIAMegatron-CoreforLLMTraining
•BestPracticesofNVIDIATensorRT-LLMforLLMInference
BestPracticesofNVIDIATritonInferenceSeverforLLM
•
Deployment
•ConclusionandProspect
2
Agenda
•NVIDIAFull-StackSolutionforLLM
•BestPracticesofNVIDIAMegatron-CoreforLLMTraining
•BestPracticesofNVIDIATensorRT-LLMforLLMInference
BestPracticesofNVIDIATritonInferenceSeverforLLM
•
Deployment
•ConclusionandProspect
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NVIDIAFull-StackSolutionforLLM
FromTraining,InferencetoDeployment
NVIDIAMegatron-Core(M-core)forLLMTraining
•Anopen-sourcelibraryforGPUoptimizedtechniquesforLLMtraining.ForcustomerstobuildcustomLLMframework.
NVIDIATensorRT-LLMforLLMInference
•Anopen-sourcelibrarythatacceleratesandoptimizesinferenceperformanceofthelatestlargelanguagemodels(LLMs)
NVIDIATritonInferenceSeverforLLMdeployment
•Anopen-sourcelibrarythatstandardizesAImodeldeploymentandexecutionacrosseveryworkload
TensorRT-LLM+TritonInferenceServerfordeployment
•ThesuggestedwaytodeployLLM-basedservicesonNVIDIAAIplatform
•SOTAperformanceandrichfunctionalities
•TensorRT-LLMbackend.TheTritonbackendforTensorRT-LLM,includingin-flightbatching,pagedKVcacheandmore.
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