其中，NVIDIA TensorRT Model Optimizer是一个重要的工具。它是一个综合库，包含了许多先进的模型优化技术，如量化和稀疏性。这些技术可以帮助降低模型的复杂性，从而使推理过程更加迅速。
截至2024年5月8日，NVIDIA Model Optimizer已以英伟达PyPI安装包的形式向公众发布，且可供所有开发人员免费使用。开发人员可以访问GitHub上的NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer存储库，获取示例脚本，以帮助他们使用这款强大的工具。
Model Optimizer主要针对PyTorch和ONNX模型，生成模拟量化检查点。这些检查点可以轻松地部署到其他推理库，如TensorRT-LLM或TensorRT。特别值得一提的是，Model Optimizer提供的训练后量化技术（PTQ）是目前减少内存使用和加速推理的流行方法。
此外，为了进一步提升推理速度，Model Optimizer还引入了更高级的量化技术，如INT8 SmoothQuant和INT4 AWQ。这些技术不仅可以减少模型的内存占用，还可以显著提升推理速度。例如，通过使用这些技术，大型的AI模型如Falcon 180B甚至可以安装在单个NVIDIA H200 GPU上。
除了量化技术外，Model Optimizer还引入了稀疏性技术。通过鼓励模型参数中的零值，稀疏性技术可以进一步减小模型的大小，从而提高推理速度。在MLPerf推理v4.0的基准测试中，模型优化器的这些技术显著提升了TensorRT-LLM的性能。
为了满足开发人员的不同需求，Model Optimizer还提供了可组合的API，使开发人员能够灵活地堆叠多种优化技术。这些API与流行的训练框架完全兼容，为开发人员提供了广泛的选择。
总的来说，NVIDIA TensorRT Model Optimizer是一个强大的工具，它通过量化和稀疏性等技术显著提升了AI模型的推理速度。随着人工智能的不断发展，这些技术将在未来发挥更加重要的作用。
开始使用
NVIDIA TensorRT Model Optimizer现已在NVIDIA PyPI上以nvidia-modelopt的名称提供安装：
https://pypi.nvidia.cn/nvidia-modelopt/
要获取推理优化的示例脚本和方案，请访问GitHub：
github.com/NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer
更多详情，请参阅TensorRT模型优化器文档：
