TensorRT-LLM: NVIDIA Enterprise Inference

Name: TensorRT-LLM: NVIDIA Enterprise Inference
Author: Şükrü Yusuf KAYA

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

Şükrü Yusuf KAYA

11 dakikalık okuma

14.05.2026

İleri

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:

Paged KV cache — vLLM PagedAttention benzeri
KV cache reuse — prefix caching analog
KV cache quantization — fp8/int4 ile %50-75 memory tasarrufu
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?#

Senaryo	TRT-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...

İlgili İçerikler

1. Temeller — Context Penceresi Ekonomisi