NVIDIA Triton系列10-模型并发执行

最新推荐文章于 2025-06-04 09:19:04 发布
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分类专栏： NVIDIA Triton 文章标签： triton Nvidia 计算机视觉
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NVIDIA Triton系列10-模型并发执行

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问答：(10 封私信 / 72 条消息) 肆十二 - 知乎 (zhihu.com)

前面已经做好了每个推理模型的基础配置，基本上就能正常让 Triton 服务器使用这些独立模型进行推理。接下来的重点，就是要让设备的计算资源尽可能地充分使用，首先第一件事情就是模型并发执行（concurrent model execution）的调试，这是提升 Triton 服务器性能的最基本任务。

Triton 服务器支持的模型并发能力，包括一个模型并发多个推理实例，以及多个模型的多个并发实例。至于能并发多少实例？就需要根据系统上的硬件配置，Triton 支持纯 CPU 以及多 GPU 的计算环境。

GPU 是能够同时执行多个工作负载的计算引擎，Triton 推理服务器通过在 GPU上同时运行多个模型&#

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【trition-server】pytorch 文档：使用 Triton 提供 Torch-TensorRT 模型
突围
07-05 378
Serving a Torch-TensorRT model with Triton
NVIDIA Triton系列-YOLOV5 部署(1) -环境搭建及部署并使用Perf_Analyze测试ONNX YOLOV5M
qq_43670549的博客
09-04 2107
利用英伟达高性能部署方案Triton完成YOLOV5的trt+ensemble+python backend的部署
NVIDIA Triton系列11-模型类别与调度器-1
dejahu的博客
08-10 1233
模型可以使用请求中的开始标志来检测新序列的开始，并通过在模型输出中提供初始状态来初始化模型状态，如果模型状态描述中的 dims 部分包含可变尺度，则 Triton 在开始请求时将每个可变尺寸设置为“1”。这是 Triton 默认的模型模式，最主要的要求就是“模型所维护的状态不跨越推理请求”，也就是不存在与其他推理请求有任何交互关系，大部分处于最末端的独立推理模型，都适合使用这种模式，例如车牌检测最末端的将图像识别成符号的推理、为车辆识别颜色/种类/厂牌的图像分类等，还有。
当前最强深度学习服务器推理部署框架——triton(NVIDIA的)
qq_43117155的博客
10-08 2048
简单粗暴直接先上源码地址前要： 它主要有server端和client端server端建议docker部署 client看你自己，这里我也是docker容器，主要之前用tensorflow serving服务器推理部署时也是这样。1. 服务端部署（接下来都是基于docker部署）：-------------------------------第一步：拉取镜像官方镜像地址： https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver拉取指
NVIDIA Triton推理服务器快速入门指南
最新发布
gitblog_00248的博客
06-04 335
NVIDIA Triton推理服务器快速入门指南 概述 NVIDIA Triton推理服务器（原TensorRT推理服务器）是一个开源的推理服务软件，它可以帮助开发者和企业快速部署、运行和扩展AI模型。作为一款高性能的推理服务解决方案，Triton支持多种框架训练的模型，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等，并能在GPU和CPU上高效运行。 环境准备 在开始使用Tr...
NVIDIA Triton推理服务器
smartcat2010的博客
01-23 1523
【译】 英伟达Triton推理服务（一）Triton Architecture - 知乎 (zhihu.com) ​​​​​​NVIDIA Triton 助力蚂蚁集团打造新一代推理引擎 - 知乎 (zhihu.com) 以上图片展示的是Triton Inference Server的高层级的架构。其中Model Respository 是一个基于文件系统的模型仓库，Triton通过仓库中的模型进行推理。推理服务的requests请求通过HTTP/REST，或GRPC，或者C API进行调用，然后发送.
Nvidia Triton Inference Server——强大推理和部署引擎，你值得拥有！
u012926548的博客
01-03 1338
Triton Inference Server（Triton推理服务器）是一个开源的深度学习模型推理服务框架，旨在简化深度学习模型的部署推理过程。Triton 能够从多个深度学习和机器学习框架部署任何AI模型。Triton支持在NVIDIA GPU、x86和ARM CPU或AWS Inferentia上进行云、数据中心、边缘和嵌入式设备上的推理。Triton推理服务器针对多种查询类型提供了优化的性能，包括实时、批量、集成和音视频流式处理。
使用Nvidia Triton加速AI推理
ppoojjj的博客
08-06 487
在本文中，我们将介绍如何使用Nvidia Triton推理服务器来加速AI模型的推理过程，并展示如何通过使用库与Triton推理服务器进行远程交互。本文提供了安装和基本使用的演示代码，并详细说明了配置和调用方法。
triton-2.0.0-cp310-cp310-win-amd64.whl
04-08
Triton Inference Server的核心优势在于其多模型支持、模型版本管理和动态批处理，这些特性使得它在处理多个并发请求时表现出色，特别是在资源管理和性能优化方面。此外，Triton还支持模型的混合精度计算，利用...
NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介
dejahu的博客
06-16 1636
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。**：****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、
NVIDIA Triton系列01-应用概论
dejahu的博客
06-15 1244
NVIDIA 的 Triton 推理服务器是一款开源软件，对于所有推理模式都可以简化在任一框架中以及任何 GPU 或 CPU 上的运行方式，从而在生产环境中使用推理计算，并且支持多模型 ensemble，以及 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等多种深度学习模型框架，可以很好的支持多模型联合推理的场景，构建起视频、图片、语音、文本整个推理服务过程，大大降低多个模型服务的开发和维护成本。大大提高了用户的体验，并且服务器的数量减少了多达 78%，极大降低了服务的成本。
【开源大模型本地化部署开发】NVIDIA Triton部署平台
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
02-25 883
NVIDIA Triton Inference Server（通常称为 Triton）是由NVIDIA推出的一个高效、灵活的推理（Inference）服务器，旨在简化机器学习模型的部署，提供跨多种硬件平台和框架的推理支持。它支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorRT 等，可以处理各种机器学习和深度学习的推理任务
(含代码)利用NVIDIA Triton加速Stable Diffusion XL推理速度
专注于人工智能领域的小何尚
03-13 2610
在 NVIDIA AI 推理平台上部署 SDXL 可为企业提供可扩展、可靠且经济高效的解决方案。TensorRT 和 Triton 推理服务器都可以释放性能并简化生产就绪部署，并作为的一部分包含在 Google Cloud Marketplace 上。AI Enterprise 提供 NVIDIA 支持服务以及支持 AI 推理的开源容器和框架的企业级稳定性、安全性和可管理性。企业开发人员还可以选择使用（视觉内容定制生成 AI 的代工厂）来训练、微调、优化和推断扩散基础模型。
Nvidia Triton 使用入门教程
JineD的博客
08-03 2656
所谓自定义backend就是自己写推理过程，正常情况下整个推理过程是通过模型直接解决的，但是有一些推理过程还会包含一些业务逻辑，比如：整个推理过程需要2个模型，其中要对第一个模型的输出结果做一些逻辑判断然后修改输出才能作为第二个模型的输入，最简单的做法就是我们调用两次triton服务，先调用第一个模型获取输出然后进行业务逻辑判断和修改，然后再调用第二个模型。不过在triton中我们可以自定义一个backend把整个调用过程写在里面，这样就简化调用过程，同时也避免了一部分http传输时延。
NVIDIA之Triton Inference Server环境部署安装
热门推荐
ZONGXP的博客
09-27 1万+
0 背景 Triton是什么？Triton是 NVIDIA 推出的 Inference Server，专门做 AI 模型的部署服务。客户端可以同伙HTTP/REST或gRPC的方式来请求服务，特性包括以下方面： 支持多种框架，例如 Tensorflow、TensoRT、Pytorch、ONNX甚至自定义框架后端； 支持 GPU 和 CPU 方式运行，能最大化利用硬件资源； 容器化部署，集成 k8s，可以方便的进行编排和扩展； 支持并发模型，支持多种模型或同一模型的不同实例在同一GPU上运行 支持
一文读懂NVIDIA Triton
强化学习曾小健
12-23 1228
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。
NVIDIA Triton Inference Server 安装与配置指南
gitblog_00564的博客
04-11 971
NVIDIA Triton Inference Server 安装与配置指南 1. 项目基础介绍 NVIDIA Triton Inference Server 是一个开源的推理服务软件，它能够简化人工智能模型的推理过程。该服务器支持从多种深度学习和机器学习框架中部署任何AI模型，包括 TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、Python、RAPIDS F...
NVIDIA AI Enterprise 科普 | Triton 推理服务器 & TensorRT-LLM 两大组件介绍及实践
Xsuperzone的博客
06-20 2630
模型库中的每个模型都必须包含⼀个模型配置，该配置提供有关模型的必需和可选信息。）配置，使⽤当前最新的NVIDIA官⽅提供的镜像tritonserver:23.12-trtllm-python-py3，此版本镜像部分配置如下，⼏乎包含了运⾏TensorRT-LLM的所有环境，详情请参考此链接：（TensorRT-LLM 包含用于创建执行这些 TensorRT 引擎的 Python 和 C++ 运行时的组件，还包括与 NVIDIA Triton 推理服务器集成的后端，用于提供大模型服务的生产级系统。
NVIDIA Triton/TensorRT
04-28
<think>好的，我现在需要帮助用户了解NVIDIA Triton或TensorRT的使用指南、集成方法及性能优化。首先，我要先理清楚这两个工具的基本概念和它们的主要用途，以便能够准确回答用户的问题。 根据用户提供的引用内容，尤其是引用[2]和[3]，TensorRT是NVIDIA的一个用于GPU推理优化的库，能够加速深度学习模型的推理性能，支持多种训练框架如TensorFlow、PyTorch等。而Triton Inference Server（现在更名为NVIDIA Triton）是一个推理服务化平台，支持多种框架和硬件，提供高并发、低延迟的推理服务。用户可能想了解如何将这两个工具结合使用，或者单独使用它们的方法和优化技巧。 接下来需要分步骤解答。首先，使用指南方面，TensorRT的安装和基本流程可能需要说明。用户提供的引用[3]提到了安装建议，比如在目标设备上本地构建engine，或者使用跨平台工具链，版本统一的重要性。这里需要强调版本匹配，比如CUDA、cuDNN与TensorRT版本的兼容性，以及使用trtexec工具进行模型转换和优化。 然后是集成方法。引用[5]提到了BufferManager类的构建和显存复用的实践，这可能涉及到如何在代码中高效管理资源。对于TensorRT，集成通常包括将训练好的模型转换为TensorRT的engine文件，然后在应用中使用这个engine进行推理。对于Triton，集成可能涉及模型仓库的配置、客户端的请求发送等。需要分步骤说明如何将模型部署到Triton，并配置不同的参数。 性能优化方面，引用[4]提供了具体的数据，例如使用FP16或INT8量化带来的性能提升，以及动态shape的支持情况。需要总结这些优化策略，并结合引用中的建议，如控制输入维度、使用动态profile、平衡batch size和显存占用等。此外，Triton的优化可能包括模型并发、动态批处理、使用多种后端等。 用户可能的问题还包括常见错误处理，比如引用[3]提到的Jetson OOM、Android crash等，需要简要说明排查方法。同时，用户可能需要知道如何选择TensorRT和Triton的使用场景，例如何时单独使用TensorRT，何时结合Triton进行服务化部署。 需要注意的是，回答结构要清晰，分点说明使用指南、集成方法、性能优化等部分，每个部分下再细分具体步骤或策略。同时，引用中的信息需要自然地融入回答中，例如在提到FP16优化时引用[4]的数据，或者在版本管理时引用[3]的建议。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能的后续疑问，如如何量化模型到INT8，如何配置Triton的并发，或者如何处理特定错误等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的各个方面，帮助用户深入探索。</think>### NVIDIA TensorRT 与 Triton 使用指南及优化策略 #### 一、TensorRT 使用指南 1. **安装与环境配置** - 版本匹配：TensorRT 需与 CUDA、cuDNN 版本严格对应（如 TensorRT 8.6 + CUDA 11.8）[^3]。 - 安装方式：推荐通过 NVIDIA 官方仓库或 JetPack（嵌入式平台）安装，避免手动编译依赖问题[^3]。 - 工具链验证：使用 `trtexec` 工具测试环境是否正常（如 `trtexec --onnx=model.onnx` 生成 engine 文件）[^4]。 2. **模型转换与优化流程** - **步骤 1**：将训练框架模型（PyTorch/TensorFlow）导出为 ONNX 格式，需控制 `opset_version`（推荐 11/13/17）[^3]。 - **步骤 2**：通过 TensorRT 构建引擎（engine）： ```python import tensorrt as trt builder = trt.Builder(logger) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, logger) with open("model.onnx", "rb") as f: parser.parse(f.read()) config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用 FP16 优化 engine = builder.build_engine(network, config) ``` - **步骤 3**：序列化引擎并保存（`.plan` 或 `.engine` 格式），支持跨平台部署[^3]。 #### 二、Triton 推理服务器集成 1. **模型仓库配置** - 目录结构： ``` model_repository/ └── resnet50 ├── config.pbtxt # 模型配置 └── 1 └── model.plan # TensorRT engine ``` - **关键配置参数**（`config.pbtxt`）： ```text platform: "tensorrt_plan" max_batch_size: 8 input [{ name: "input", data_type: TYPE_FP32, dims: [3,224,224] }] output [{ name: "output", data_type: TYPE_FP32, dims: [1000] }] dynamic_batching { preferred_batch_size: [4,8] } # 启用动态批处理 ``` 2. **客户端请求示例（Python）** ```python import tritonclient.http as httpclient client = httpclient.InferenceServerClient(url="localhost:8000") inputs = [httpclient.InferInput("input", (1,3,224,224), "FP32")] inputs[0].set_data_from_numpy(image_np) result = client.infer(model_name="resnet50", inputs=inputs) ``` #### 三、性能优化策略 1. **TensorRT 层融合与量化** - **FP16/INT8 加速**：通过 `BuilderFlag` 启用，INT8 需校准集生成量化表[^4]。 - **Layer Fusion**：自动合并卷积、激活层，性能提升 15-35%[^4]。 - **动态 Profile**：支持可变输入尺寸，显存占用下降 30%[^4]。 2. **Triton 并发与资源管理** - **动态批处理**：配置 `preferred_batch_size` 平衡吞吐与延迟。 - **模型并行**：多 GPU 分片（`instance_group`）提升并发能力。 - **显存复用**：使用 `BufferManager` 类管理显存，避免频繁分配[^5]。 3. **部署调优检查清单** - ✅ Engine 输入维度是否覆盖实际场景？ - ✅ TensorRT 版本是否与目标平台一致？ - ✅ 是否启用 FP16/INT8 和动态 Profile？ - ✅ Batch Size 是否与显存峰值平衡？[^3][^5] #### 四、典型场景性能对比（T4 GPU）[^4] | 模型 | 配置 | 推理时间 | 显存占用 | 吞吐量提升 | |------------|---------------------|----------|----------|------------| | ResNet50 | FP32 → FP16 | 6.1 ms | 420 MB | 2.1x | | YOLOv8 | FP32 → INT8 | 21.3 ms | 540 MB | 3.5x | | BERT | 动态 Batch + FP16 | - | - | 4x | ---
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