Skip to content

TensorRT-LLM: NVIDIA Enterprise Inference

NVIDIA'nın production-grade inference solution'ı. KV cache reuse, FP8 quantization, multi-GPU. Enterprise senaryolar için.

Şükrü Yusuf KAYA
11 min read
Advanced

TensorRT-LLM: Enterprise Inference

NVIDIA'nın production inference solution'ı. vLLM/SGLang gibi açık kaynak değil; NVIDIA-spesifik optimizasyonlar.
Avantajlar:
  • Tensor core'lara native optimize (FP8, FP4)
  • Multi-GPU + multi-node native
  • TensorRT engine compile (model hızlandırma)
  • Triton Inference Server integration
  • Enterprise support (NVIDIA AI Enterprise)
Dezavantaj: Setup karmaşık, NVIDIA hardware'e bağımlı, learning curve dik.

KV Cache Features#

TensorRT-LLM caching özellikleri:
  1. Paged KV cache — vLLM PagedAttention benzeri
  2. KV cache reuse — prefix caching analog
  3. KV cache quantization — fp8/int4 ile %50-75 memory tasarrufu
  4. Multi-node KV transfer — distributed setup'larda cluster arası cache paylaşımı
bash
# TRT-LLM ile Llama-3 70B serve
trtllm-serve \
  --model_path /models/llama-3-70b \
  --kv_cache_dtype fp8 \
  --enable_kv_cache_reuse true \
  --max_batch_size 32 \
  --max_seq_len 32768
TRT-LLM server

Ne Zaman TRT-LLM?#

SenaryoTRT-LLM mantıklı mı?
Tek 8B model, 1 GPU❌ vLLM yeterli, daha basit
70B+ model, multi-GPU✅ TRT-LLM optimum
Multi-node cluster✅ Native support
Enterprise compliance (NVIDIA support)✅
Hızlı iteration / experiment❌ Compile time yavaş
Açık kaynak şart❌ Closed
Türk Ekosistem
Türk şirketleri için pratik: küçük-orta scale için vLLM/SGLang. 70B+ multi-GPU production'a girersen TRT-LLM düşün. Türk Telekom, Garanti BBVA gibi büyük kurumların AI altyapısında TRT-LLM görülüyor.

FP8 KV Cache Detayı#

TRT-LLM'in büyük bir avantajı: KV cache'i FP8'e quantize edebilir.
Llama-3-70B için:
  • FP16 KV cache: 40 GB @ 128K context
  • FP8 KV cache: 20 GB (yarı boyut)
  • Quality kaybı: ~%1 (negligible çoğu task'ta)
Bu sayede tek H100 80GB'de 70B model + cache sığar.

✓ Pekiştir#

Bir Sonraki Derste#

Multi-tenant scenarios — birden çok user/tenant'ın cache'leri nasıl izole edilir?

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)
Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...

Related Content

1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Bu Eğitim Hakkında ve Prompt Caching Neden Önemli?

Start Learning
1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Token Ekonomisi 101: Input vs Output Cost Asimetrisi

Start Learning
1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi

Context Window Evrimi: 4K'dan 1M'a 5 Yılda Ne Oldu?

Start Learning