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最后,TensorRT后端通过英伟达TensorRT引擎提供高度优化推理,并集成TensorRT模型优化器。支持通过TensorRT ModelOpt实现ONNX自动混合精度推理,以及通过CUDA图减少CPU开销——CUDA图能自动捕获并重放GPU操作,消除重复推理调用的内核启动开销(该功能默认关闭)。对于需要调试模型的开发者,AITune在AOT和JIT模式下均支持前向钩子。此外v0.2.0版本为LLM引入KV缓存支持,将AITune适用范围扩展至尚未配备专用服务框架的基于Transformer的语言模型流程。

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关于作者

王芳,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。