NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介

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原创 最新推荐文章于 2026-03-11 03:53:04 发布 2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署+client 前言 先介绍TensorRT、Triton的关系和区别： TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化手段如下： Triton：类似于TensorFlow Serving，但triton包括server和client。 triton serving能够实现不同模型的统一部署和服务，提供http和grpc协 阅读详情

NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介

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前面文章介绍微软 Teams 会议系统、微信软件与腾讯 PCG 服务三个 Triton 推理服务器的成功案例，让大家对 Triton 有初步的认知，但别误以为这个软件只适合在大型的服务类应用中使用，事实上 Triton 能适用于更广泛的推理环节中，并且在越复杂的应用环境中就越能展现其执行成效。

在说明 Triton 推理服务器的架构与功能之前，我们需要先了解一个推理服务器所需要面对并解决的问题。

与大部分的服务器软件所需要的基本功能类似，一个推理服务器也得接受来自不同用户端所提出的各种要求（request）然后做出回应（response），并且对系统的处理进行性能优化与稳定性管理。

但是推理计算需要面对深度学习领域的各式各样推理模型，包括图像分类、物件检测、语义分析、语音识别等不同应用类别，每种类别还有不同神经网络算法与不同框架所训练出来的模型格式等。此外，我们不能对任务进行单纯的串行队列（queue）方式处理，这会使得任务等待时间拖得很长，影响使用的体验感，因此必须对任务进行并行化处理，这里就存在非常复杂的任务管理技巧。

下面列出一个推理服务器所需要面对的技术问题：

1. 支持多种模型格式**：**至少需要支持普及度最高的

2. TensorFlow 的 GraphDef 与 SavedMode 中一种以上格式

(1) PyTorch 的 TorchScript 格式

(2) ONNX 开放标准格式

(3) 其他：包括自定义模型格式

3. **支持多种查询类型****，**包括

(1) 在线的实时查询：尽量降低查询的延迟（latency）时间

(2) 离线的批量处理：尽量提高查询的通量（throughput）

(3) 流水线传输的识别号管理等工作

4. **支持多种部署方式****：**包括

(1) 企业的 GPU 或 CPU 计算设备

(2) 公共云或数据中心

5. **对模型进行最佳缩放处理****：**让个别模型提供更好的性能

6. **优化多个 KPI****：**包括

(1) 硬件利用率

(2) 模型推理识别时间

(3) 总体成本（TCO）

7. **提高系统稳定性****：**需监控模型状态并解决问题以防止停机

在了解推理服务器所需要解决的关键问题之后，接着来看看下方的 Triton 系统高阶架构图，就能更清楚每个板块所负责的任务与使用的对应技术。

img

Triton 推理服务器采用属于 “主从（client-server）” 架构的系统，由图中的四个板块所组成：

**1. *模型仓（Model Repostory）***：****存放 Triton 服务器所要使用的模型文件与配置文件的存储设备，可以是本地服务器的文件系统，也可以使用 Google、AWS、Azure 等云存储空间，只要遵循 Triton 服务器所要求的规范就可以；

**2. *客户端应用（Client Application）***：****基于 Triton 用户端 Python / C++ / Java 库所撰写，可以在各种操作系统与 CPU 架构上操作，对 Triton 服务器提交任务请求，并且接受返回的计算结果。这是整个 Triton 推理应用中代码量最多的一部分，也是开发人员需要花费最多心思的部分，在后面会有专文讲解。

**3. **HTTP / gPRC 通讯协议：****作为用户端与服务端互动的通讯协议，开发人员可以根据实际状况选择其中一种通讯协议进行操作，能透过互联网对服务器提出推理请求并返回推理结果，如下图所示：

img

使用这类通讯协议有以下优点：

(1) 支持实时、批处理和流式推理查询，以获得最佳应用程序体验

(2) 提供高吞吐量推理，同时使用动态批处理和并发模型执行来满足紧张的延迟预算

(3) 模型可以在现场制作中更新，而不会中断应用程序

**4. **推理服务器（Inference Server）：****这是整个 Triton 服务器最核心且最复杂的部分，特别在 “性能”、“稳定”、“扩充” 这三大要求之间取得平衡的管理，主要包括以下几大功能板块：

(1) C 开发接口：

在服务器内的代码属于系统底层机制，主要由 NVIDIA 系统工程师进行维护，因此只提供性能较好的 C 开发接口，一般应用工程师可以忽略这部分，除非您有心深入 Triton 系统底层进行改写。

(2) 模型管理器（Model Management）：

支持多框架的文件格式并提供自定义的扩充能力，目前已支持 TensorFlow 的 GraphDef 与 SavedModel 格式、ONNX、PyTorch TorchScript、TensorRT、用于基于树的 RAPIDS FIL 模型、OpenVINO 等模型文件格式，还能使用自定义的 Python / C++ 模型格式；

(3) 模型的推理队列调度器（Per-Model Scheduler Queues）：

将推理模型用管道形式进行管理，将一个或多个模型的预处理或后处理进行逻辑排列，并管理模型之间的输入和输出张量的连接，任何的推理请求都会触发这个模型管道。这部分还包含以下两个重点：

并发模型执行（Concurrent Model Execution）：允许同一模型的多个模型和 / 或多个实例在同一系统上并行执行，系统可能有零个、一个或多个 GPU。

模型和调度程序（Models And Schedulers）：支持多种调度和批量处理算法，可为每个模型单独选择无状态（stateless）、有状态（stateful）或集成（ensemble）模式。对于给定的模型，调度器的选择和配置是通过模型的配置文件完成的。

(4) 计算资源的优化处理：

这是作为服务器软件的最重要工作之一，就是要将设备的计算资源充分调度，并且优化总体计算性能，主要使用以下三种技术。

**支持异构计算模式：**可部署在纯 x86 与 ARM CPU 的计算设备上，也支持装载 NVIDIA GPU 的计算设备。

动态批量处理（Dynamic batching）技术：对支持批处理的模型提供多个内置的调度和批处理算法，并结合各个推理请求以提高推理吞吐量，这些调度和批量处理决策对请求推理的客户端是透明的。

批量处理推理请求分为客户端批量处理和服务器批量处理两种，通过将单个推理请求组合在一起来实现服务器批处理，以提高推理吞吐量；

构建一个批量处理缓存区，当达到配置的延迟阈值后便启动处理机制；

调度和批处理决策对请求推断的客户机是透明的，并且根据模型进行配置。

c. **并发模型（Concurrent model）**运行：多个模型或同一模型的多个实例，可以同时在一个 GPU 或多个 GPU 上运行，以满足不同的模型管理需求。

(5) 框架后端管理器（Framework Backends）：

Triton 的后端就是执行模型的封装代码，每种支持的框架都有一个对应的后端作为支持，例如 tensorrt_backend 就是支持 TensorRT 模型推理所封装的后端、openvino_backend 就是支持 openvine 模型推理所封装的后端，目前在 Triton 开源项目里已经提供大约 15 种后端，技术人员可以根据开发无限扩充。

要添加一个新的后台是相当复杂的过程，因此在本系列文章中并不探索，这里主要说明以下 Triton 服务器对各个后端的管理机制，主要是以下重点：

采用 KFServing 的新社区标准 gRPC 和 HTTP/REST 数据平面（data plane）v2 协议（如下图），这是 Kubernetes 上基于各种标准的无服务器推理架构

img

通过配置自动化和自动扩展简化 Kubernetes 中的推理服务部署

透明地处理负载峰值，即使请求数量显著增加，请求的服务也将继续顺利运行

可以通过定义转换器，轻松地将标记化和后处理等预处理步骤包含在部署中

可以用 NGC 的 Helm 命令在 Kubernetes 中部署 Triton，也可以部署为容器微服务，为 GPU 和 CPU 上的预处理或后处理和深度学习模型提供服务，也能轻松部署在数据中心或云平台上

将推理实例进行微服务处理，每个实例都可以在 Kubernetes 环境中独立扩展，以获得最佳性能

通过这种新的集成，可以轻松地在 Kubernetes 使用 Triton 部署高性能推理

以上是 Triton 推理服务器的高级框架与主要特性的简介，如果看完本文后仍感觉有许多不太理解的部分，这是正常的现象，因为整个 Triton 系统集成非常多最先进的技术在内，并非朝夕之间就能掌握的。

后面的内容就要进入 Triton 推理服务器的环境安装与调试，以及一些基础范例的执行环节，透过这些实际的操作，逐步体验 Triton 系统的强大。

出处：NVIDIA Triton系列文章（1）：应用概论 - 最新资讯 - 英伟达AI计算专区 - 智东西 (zhidx.com)

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

NVIDIA Triton系列10-模型并发执行

这个资源主要指的是 GPU 的显存调用，因为数据在 CPU 与 GPU 之间的交换传输，经常在整个计算环节中造成很大的影响，如果当我们需要对同一组数据进行不同的计算，或者计算过程中有流水线前后关系的话，那么将这些需要重复使用的数据保留在 GPU 显存上，就能非常有效减少数据传输次数，进而提升计算效率。的参数，这样就允许一个 GPU 上可以并发三个实例的模型计算，如果用户端发出超过 3 个推理请求时，则第 4 个 model 1 推理请求就必须等到前三个实例中的任一个执行完之后，才能开始执行。

dejahu的博客 1251

NVIDIA Triton系列08-用户端其他特性

以上就是 Triton 用户端会用到的基本功能，不过缺乏足够的说明文件，因此其他功能函数的内容必须自行在开源文件内寻找，像 C++ 版本的功能得在 src/c++/library 目录下的 common.h、grpc_client.h 与 http_client.h 里找到细节，Python 版本的函数分别在 src/python/library/triton_client 下的 grpc、http、utils 下的。对 Triton 推理服务器而言，并不能确认所收到的推理要求是否为密集型的计算。

dejahu的博客 1143

一文读懂NVIDIA Triton

它支持多模型的并发执行和动态批处理技术，这些功能显著提升了GPU资源的利用率，并优化了整个推理服务的性能。此外，Triton的多模型集成（ensemble）功能，允许将多个模型作为一个整体进行部署和推理，这不仅适用于单一的模型，还能应对需要多个模型协同工作的复杂场景，如。更广泛的框架支持：随着新框架和工具的出现，Triton可能会扩展对更多框架的支持，以适应不断变化的AI开发需求。更高效的资源管理：随着模型规模的增长，Triton可能会进一步优化资源管理策略，以支持更大规模的模型部署和推理。

具身机器人和通用AI 1776

NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型

输出节点的张量尺度（如“dims: [ 1001 ]”），表示模型生成的输出张量的形状，并由 Triton 服务器响应推断请求返回。这里的可以是任何字符串、则对应到输入或输出顺序的整数，例如模型有两个输入节点与两个输出节点时，可以用“INPUT_0”与“INPUT_1”代表两个输入节点、用“OUTPUT_0”与“OUTPUT_1”代表两个输出节点。输入的名称映射到该特定张量的字符串“key”值，例如“A”或“B”，其中输入“A”是指对应于 tensor1 的值、“B”是指对应于 tensor2 的值。

dejahu的博客 1329

英伟达triton---简介与安装

1，简介 NVIDIA Triton推理服务器（NVIDIA Triton Inference Server），此前称为TensorRT推理服务器（TensorRT Inference Server），现可通过NVIDIA NGC或GitHub访问。 NVIDIA Triton推理服务器能够帮助开发人员和IT/DevOps轻松地在云端、本地数据中心或边缘部署高性能推理服务器。该服务器通过HTTP/REST或GRPC端点提供推理服务，允许客户端请求对服务器管理的任何模型进行推理。 开发人员和AI公司可以使用N

南沙的星星 1万+

NVIDIA Triton推理服务器全面解析：架构与核心特性

NVIDIA Triton推理服务器是一款开源的AI推理服务软件，专为简化生产环境中的AI模型部署而设计。作为AI推理领域的重要工具，它能够帮助开发者高效地部署来自多种深度学习框架的模型，包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX等，支持跨云平台、数据中心、边缘设备等多种部署场景。 ## 核心架构解析 Triton推理服务器采用模块化设计，其架构主要包含以下几个关键组...

gitblog_00130的博客 635

LLM 推理：Nvidia TensorRT-LLM 与 Triton Inference Server

从TensorRT-LLM+Triton这套方法的部署过程来看，还是较为复杂的，需要先对模型进行编译，还要特别注意环境、参数的设置，稍不注意就无法正常部署。除此之外，英伟达的文档也不够清晰。总体来说，学习成本比较高，但也带来了相对应的推理效果提升的收益（相对于vLLM在量化模型推理、以及token生成速度的场景）。但是，在模型推理场景下，推理效果也并不是唯一选择因素，其他例如框架易用性、不同底层硬件的支持，也需要根据实际情况进行考量，选择最合适推理引擎。

2401_85390073的博客 2402
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肆十二
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