TensorRT-LLM 全栈

30章 · 企业级实战
01
显存·延迟·吞吐 | 定位与优势 | 生态全景
02
前端·后端·运行时 | Engine·Plugin·Builder | 推理流程
03
GPU·驱动 | CUDA·cuDNN·TensorRT | 源码/Docker
04
ONNX导出 | ModelConfig·Builder | 序列化
05
FlashAttention·GQA·MoE | 注册·加载 | C++/CUDA开发
06
FP16·INT8·INT4·FP8 | SmoothQuant·AWQ·GPTQ | 精度·性能权衡
07
静态 vs 动态 | 调度策略 | 性能对比
08
KV Cache问题 | PagedAttention | Block管理·Page大小
09
TP·PP·EP | NCCL通信 | 部署配置
10
Client->LB->Worker | 请求队列·负载均衡 | 健康检查·高可用
11
Triton架构 | TensorRT-LLM Backend | 模型仓库·动态批处理
12
架构差异 | 性能·吞吐·延迟 | 选型建议
13
TTFT·TPOT·ITL·吞吐 | perf_analyzer | 场景设计·结果分析
14
Engine参数调优 | 量化精度·Plugin | 显存池·CPU offload
15
数值误差来源 | cosine similarity·RMSE | 量化后验证·回归
16
Engine加密 | API鉴权·Token | RBAC·审计
17
Prometheus·Grafana | GPU利用率·延迟·QPS | 告警规则
18
DVC·Git LFS | Jenkins/GitLab CI | 灰度发布·回滚
19
模型下载·转换 | Engine构建 | 服务化·性能测试
20
模型适配·Tokenizer | Engine构建 | 对话服务
21
模型转换·配置调优 | 多轮对话 | 性能优化
22
MoE架构·EP配置 | 负载均衡 | 性能调优
23
视觉编码器 | 多模态融合 | Engine·服务化
24
SSE原理 | WebSocket集成 | 前端适配
25
模板设计 | 动态拼接 | Redis/DB·版本管理
26
RAG架构 | Milvus/FAISS | Embedding·检索生成
27
原理·工具注册 | 调用流程 | 错误处理
28
A100/H100/L40S | TCO·弹性伸缩 | Spot实例
29
OOM·延迟抖动