- NVIDIAのTensorRT-LLMはエンコーダーデコーダーモデルをサポートし、インフライトバッチングを提供
- TensorRT-LLMはAIアプリケーションの最適化推論を提供し、NVIDIA GPU上の生成AIアプリケーションを向上
- エンコーダーデコーダーモデルへのサポート追加により、T5、mT5、BARTなどのモデルが対象となり、テンソル並列処理、パイプライン並列処理、ハイブリッド並列処理を可能に
- インフライトバッチングの統合は、エンコーダーデコーダーモデルのランタイム差異を管理し、高いスループットと最小限の遅延を提供
- TensorRT-LLMエンコーダーデコーダーモデルはNVIDIA Triton Inference Serverでサポートされ、効率的なモデルの展開を可能に
- Low-Rank Adaptation（LoRA）のサポート導入により、メモリと計算要件を削減しつつモデルのパフォーマンスを維持
- NVIDIAはエンコーダーデコーダーモデルでFP8量子化を導入予定、潜在的により高速かつ効率的なAIソリューションを提供
私の考え:
NVIDIAのTensorRT-LLMの最新アップデートは、エンコーダーデコーダーモデルに対するサポート拡充と新機能の追加により、生成AIアプリケーションの最適化推論に革新をもたらしています。特にインフライトバッチングの統合やLow-Rank Adaptation（LoRA）の導入は、ランタイム差異の効果的な管理やモデルのカスタマイズを容易にする点で非常に有益です。さらに、FP8量子化の導入によるレイテンシーとスループットの向上は、将来的により高速で効率的なAIソリューションを提供する可能性があるため、期待が高まります。
元記事: https://blockchain.news/news/nvidia-tensorrt-llm-enhances-encoder-decoder-models