FasterTransformer 和 Triton 推理
时间: 2023-11-14 09:05:39 浏览: 55
FasterTransformer是一个库,它可以用于加速大型Transformer模型的推理。它作为Triton推理服务器的后端,支持使用多个GPU和多个节点进行分布式推理。目前,FasterTransformer与Triton一起支持GPT-J、GPT-Megatron和T5模型的推理。使用FasterTransformer和Triton推理服务器部署GPT-J和T5模型可以通过使用张量并行性的最佳方式为T5-3B和GPT-J 6B模型提供服务。
相关问题
Triton Priority Queue
Triton Priority Queue是NVIDIA Triton推理服务器框架中的一种调度算法,用于管理推理请求的优先级和顺序。它基于优先级队列的概念,可以根据推理请求的优先级和其他因素(例如等待时间、队列长度等)来决定下一个要执行的推理请求。Triton Priority Queue还提供了一些可配置的参数,例如最大队列长度、最大并发请求数等,以便用户根据应用程序的需求进行调整。通过使用Triton Priority Queue,可以更好地利用硬件资源并提高推理性能。
triton 共享内存
Triton Inference Server 支持使用共享内存来提高推理性能。当多个 Triton 实例在同一台服务器上运行时,共享内存可以让它们共享模型数据和推理结果,避免重复加载和传输数据。
使用共享内存需要以下步骤:
1. 首先,在 Triton Server 的配置文件中启用共享内存。你可以在配置文件中添加以下行:
```
model-control-mode = "explicit"
model-repository = "/path/to/models"
shared-memory-type = "system"
shared-memory-name = "triton_shm"
```
其中,`shared-memory-type` 指定共享内存的类型(在本例中为“system”),`shared-memory-name` 指定共享内存的名称(在本例中为“triton_shm”)。
2. 接下来,启动 Triton 实例,并在启动命令中指定共享内存的大小。例如,以下命令启动了一个 Triton 实例,并指定了共享内存的大小为1GB:
```
tritonserver --model-repository /path/to/models --shared-memory-size 1073741824
```
3. 如果你要启动多个 Triton 实例,需要确保它们使用相同的共享内存名称和大小。
4. 在你的客户端代码中,你可以指定使用共享内存来进行推理。例如,在 Python 中,你可以使用以下代码来创建一个使用共享内存的 InferenceServerClient:
```
import tritonclient.grpc as triton
# Connect to the local Triton server using shared memory
client = triton.InferenceServerClient(url="localhost:8001", transport="shm")
```
这些步骤可以帮助你在 Triton Inference Server 中使用共享内存来提高推理性能。注意,共享内存的使用可能会占用大量的系统内存,需要根据实际情况进行调整。