tensorrt 和 tensorrt-llm 的区别

TensorRT是一个由NVIDIA开发的高性能深度学习推理优化工具，它专注于加速机器学习模型在GPU上的部署，通过将复杂的神经网络计算图转换成高效的低级中间表示（Low-Level Machine Code），提高模型在硬件上的运行速度和效率。

而TensorRT-LLM并非公开的标准名称，可能是混淆了“TensorRT Large Language Model”的简称或者是其他特定环境下的术语。通常提到的TensorRT并不涉及自然语言处理的大规模预训练模型，它是专为计算机视觉和深度学习任务设计的。

如果“TensorRT-LLM”是指某种特殊的版本或者是在某个特定上下文中的用法，那么可能指的是将TensorRT与其他技术如语言模型结合，用于处理包含文本理解的任务，但这不是TensorRT的核心功能。

简单来说，TensorRT关注的是机器学习推理的性能优化，而涉及到自然语言处理的组合则不常见于标准的TensorRT包。