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以下 文 章来源于 NVIDIA AI 加速精讲堂系列 作者： NVIDIA/卢翔龙 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-jqKORe7IKuyXtzIHJuUig 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 在人工智能快速发展的今天，大型语言模型无疑是最炙手可热的技术之一。 然而，如何高效部署和调度这些 "数字巨人" 成为了一个棘手的难题。 NVIDIA 的 TensorRT LLM 框架就是为了解决这一难题而生，这个开源工具专门用于优化和加速大型语言模型的推理过程！ 大语言模型调度（LLM scheduling）是优化大语言模型（LLM）推理性能的关键技术，对提高资源利用率和降低延迟至关重要。然而，LLM 调度面临诸多挑战：模型规模庞大、计算需求动态变化、任务要求多样、硬件资源有限等。有效的 LLM 调度需要综合考虑模型特性、硬件能力和应用需求，是一个复杂的多目标优化问题。 为应对这
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