TensorRT-LLM 性能调优指南：关键运行时参数详解

TensorRT-LLM 性能调优指南：关键运行时参数详解

【免费下载链接】TensorRT-LLM TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that execute those TensorRT engines. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TensorRT-LLM

引言

在大型语言模型(LLM)推理部署过程中，合理的运行时参数配置对性能优化至关重要。本文将深入解析 TensorRT-LLM 中影响推理性能的关键运行时参数，帮助开发者根据实际需求进行精细调优。

批处理调度策略

TensorRT-LLM 提供了三种批处理调度策略，适用于不同的应用场景：

1. GUARANTEED_NO_EVICT（默认策略）

   • 保证已开始的请求不会被中断
   • 保守的内存管理方式，确保KV缓存不会溢出
   • 适合对延迟敏感的稳定场景

2. MAX_UTILIZATION

   • 最大化GPU利用率
   • 尽可能多地并行处理请求
   • 可能因KV缓存限制而暂停部分请求
   • 适合追求高吞吐量的场景

3. STATIC_BATCH（遗留模式）

   • 静态批处理方式
   • 不推荐在生产环境中使用

配置示例

from tensorrt_llm.bindings.executor import SchedulerConfig, CapacitySchedulerPolicy

scheduler_config = SchedulerConfig(
    capacity_scheduler_policy=CapacitySchedulerPolicy.MAX_UTILIZATION
)

llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    tensor_parallel_size=4,
    scheduler_config=scheduler_config
)

上下文分块策略

上下文分块技术通过将长上下文分割处理，平衡计算负载，提高吞吐量。TensorRT-LLM 提供两种策略：

1. FIRST_COME_FIRST_SERVED（默认策略）

   • 优先处理先到请求的所有分块
   • 通常能获得更好的整体性能

2. EQUAL_PROGRESS

   • 均衡处理所有请求的分块
   • 使各请求的首令牌时间(TTFT)更接近
   • 适合需要公平性的场景

配置示例

from tensorrt_llm.bindings.executor import SchedulerConfig, ContextChunkingPolicy

scheduler_config = SchedulerConfig(
    context_chunking_policy=ContextChunkingPolicy.EQUAL_PROGRESS
)

KV缓存管理

KV缓存是影响推理性能的关键因素，TensorRT-LLM 提供两种控制方式：

1. max_tokens_in_paged_kv_cache

   • 直接设置KV缓存管理的最大token数
   • 适用于明确知道模型所需KV缓存大小的场景

2. kv_cache_free_gpu_mem_fraction

   • 设置用于KV缓存的GPU内存比例(0.0-1.0)
   • 默认值0.90，即90%的可用GPU内存用于KV缓存
   • 推荐值0.95（当GPU无其他任务时）

配置建议

• 除非明确需求，建议不设置max_tokens_in_paged_kv_cache
• kv_cache_free_gpu_mem_fraction不能设为1.0，需保留部分内存给输入输出

配置示例

from tensorrt_llm.bindings.executor import KvCacheConfig

# 方式一：设置内存比例
kv_cache_config = KvCacheConfig(free_gpu_memory_fraction=0.95)

# 方式二：直接设置token数
kv_cache_config = KvCacheConfig(max_tokens=10000)

注意力窗口大小

max_attention_window_size参数控制滑动窗口注意力机制中的最大关注范围：

• 默认值为引擎构建时的max_seq_len（即禁用该特性）
• 设置为小于max_seq_len的值时：
  • 仅保留最近max_attention_window_size个token的KV缓存
  • 可能降低准确性但提升性能
  • 适合长序列处理场景

配置示例

kv_cache_config = KvCacheConfig(max_attention_window=2048)

总结

TensorRT-LLM 的运行时参数调优需要根据具体场景权衡：

1. 追求高吞吐量：考虑MAX_UTILIZATION策略+高kv_cache_free_gpu_mem_fraction
2. 要求低延迟：选择GUARANTEED_NO_EVICT策略
3. 处理长序列：适当设置max_attention_window_size

建议开发者通过基准测试找到最适合自己应用场景的参数组合，以获得最佳性能表现。

【免费下载链接】TensorRT-LLM TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that execute those TensorRT engines. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TensorRT-LLM