Triton 推理服務(wù)器（也稱(chēng)為 Triton）是 NVIDIA 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源平臺(tái)，用于簡(jiǎn)化 AI 推理。它支持各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，包括 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX 等。Triton 針對(duì)各種環(huán)境（例如云??服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)）的部署進(jìn)行了優(yōu)化。它可以在 NVIDIA GPU、x86 和 ARM CPU 以及 AWS Inferentia 上運(yùn)行。

與其他類(lèi)型的服務(wù)器設(shè)備相比，Triton 推理服務(wù)器技術(shù)具有許多優(yōu)勢(shì)。Triton 最顯著的優(yōu)勢(shì)包括：

• 動(dòng)態(tài)批處理：此功能允許 Triton 將多個(gè)推理請(qǐng)求組合成一個(gè)批處理，以提高吞吐量并最大限度地減少延遲。動(dòng)態(tài)批處理顯著提高了 AI 模型的效率和性能，使 Triton 適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。
• 模型分析器：一種優(yōu)化工具，可自動(dòng)找到模型的最佳配置，平衡批處理大小、延遲、吞吐量和內(nèi)存使用率等因素。模型分析器可確保部署的模型以最高效率運(yùn)行，適應(yīng)不同的工作負(fù)載和資源限制。
• 多 GPU 和多節(jié)點(diǎn)支持：Triton 支持使用張量并行和流水線并行在多個(gè)GPU和節(jié)點(diǎn)上部署大型模型（例如自然語(yǔ)言處理 (NLP)中使用的模型） 。這種支持對(duì)于處理復(fù)雜的 AI 模型和高需求應(yīng)用程序至關(guān)重要。
• 支持各種推理協(xié)議：Triton 支持 HTTP/REST 和 gRPC 協(xié)議，可靈活適應(yīng)不同的部署場(chǎng)景。這種多功能性使開(kāi)發(fā)人員能夠?qū)?Triton 無(wú)縫集成到各種系統(tǒng)和應(yīng)用程序中。

自定義后端和預(yù)處理/后處理：用戶可以用 Python 編寫(xiě)自定義后端和處理操作，增強(qiáng)服務(wù)器對(duì)各種用例的適應(yīng)性。此功能允許定制預(yù)處理和后處理步驟，從而實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜和更具體的 AI 任務(wù)。

Triton推理服務(wù)器設(shè)備的商業(yè)應(yīng)用

Triton 被應(yīng)用于需要高性能推理能力的各個(gè)行業(yè)。它能夠高效處理多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，因此在實(shí)時(shí)應(yīng)用中特別有用。例如，在圖像識(shí)別中，Triton 對(duì)動(dòng)態(tài)批處理和多 GPU 部署的支持使其成為醫(yī)療保健、零售和安全領(lǐng)域任務(wù)的理想選擇，因?yàn)闇?zhǔn)確、快速的圖像處理和分析至關(guān)重要。同樣，在視頻流中，Triton 用于實(shí)時(shí)分析和處理，例如對(duì)象檢測(cè)、面部識(shí)別和內(nèi)容審核，以確保流暢可靠的性能。

此外，Triton 支持大型 NLP 模型，并可將它們部署在多個(gè) GPU 和節(jié)點(diǎn)上，這對(duì)于聊天機(jī)器人、情緒分析和語(yǔ)言翻譯等應(yīng)用程序至關(guān)重要，因?yàn)榈脱舆t和高準(zhǔn)確度至關(guān)重要。此外，電子商務(wù)和流媒體服務(wù)利用 Triton 為推薦引擎提供支持，實(shí)時(shí)高效處理用戶數(shù)據(jù)和偏好，以提供個(gè)性化內(nèi)容和產(chǎn)品建議。

Triton 推理服務(wù)器部署

Triton 可以使用 Docker 容器進(jìn)行部署，從而可以輕松集成到現(xiàn)有的 CI/CD 管道中并跨不同的基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行擴(kuò)展。通常使用以下部署選項(xiàng)：

• Kubernetes：Triton 可以部署在Kubernetes 集群中，從而實(shí)現(xiàn)跨云和本地環(huán)境的可擴(kuò)展且易于管理的部署。Kubernetes 編排可確保高可用性和輕松擴(kuò)展。
• 云平臺(tái)：Triton 與主流云平臺(tái)兼容，例如 Google Cloud Platform (GCP) 和 Amazon Web Services (AWS)。這種兼容性為利用云基礎(chǔ)設(shè)施的組織提供了靈活性和易用性。
• 邊緣設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)：對(duì)于需要在邊緣進(jìn)行推理的應(yīng)用程序，Triton 支持在邊緣設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)上部署。此功能對(duì)于低延遲和離線操作至關(guān)重要的場(chǎng)景非常有用。

Triton 推理服務(wù)器的挑戰(zhàn)和考慮

盡管它有許多優(yōu)點(diǎn)，但組織在承諾部署 Triton Inference Server 之前應(yīng)該意識(shí)到需要權(quán)衡的某些事項(xiàng)。

模型兼容性：

• 確保與各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架的兼容性可能具有挑戰(zhàn)性。
• 框架的持續(xù)更新可能需要頻繁調(diào)整。

資源管理：

• 有效管理硬件資源（例如 GPU 和 CPU）對(duì)于防止瓶頸并確保最佳性能是必要的。
• 平衡不同模型和任務(wù)之間的資源分配對(duì)于保持效率至關(guān)重要。

部署復(fù)雜性：

• 將 Triton 集成到現(xiàn)有的 CI/CD 管道和不同的基礎(chǔ)設(shè)施中可能很復(fù)雜。
• 處理各種部署環(huán)境，包括邊緣設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)，需要仔細(xì)規(guī)劃。

性能優(yōu)化：

• 不斷優(yōu)化模型配置以平衡批量大小、延遲、吞吐量和內(nèi)存使用情況至關(guān)重要。
• 有效使用模型分析器等工具有助于實(shí)現(xiàn)最佳性能。

定制后端開(kāi)發(fā)：

• 使用 Python 編寫(xiě)和維護(hù)自定義后端和預(yù)/后處理操作對(duì)于定制功能是必要的。
• 確保這些自定義操作得到優(yōu)化并且不會(huì)引入延遲對(duì)于保持性能非常重要。

NVIDIA 希望從 Triton 中獲得什么？

盡管 NVIDIA 的商業(yè)戰(zhàn)略保密，但從其開(kāi)發(fā) Triton 推理服務(wù)器技術(shù)來(lái)看，其幾個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)顯而易見(jiàn)。首先，通過(guò)提供強(qiáng)大且多功能的推理服務(wù)器，NVIDIA 旨在鞏固其在 AI 行業(yè)的領(lǐng)先地位，促進(jìn) NVIDIA GPU 的采用并擴(kuò)展其 AI 生態(tài)系統(tǒng)。Triton 對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架的支持及其對(duì) NVIDIA 硬件的優(yōu)化應(yīng)該會(huì)推動(dòng)眾多領(lǐng)域的需求。

此外，NVIDIA 還致力于通過(guò)簡(jiǎn)化跨不同環(huán)境的模型管理來(lái)促進(jìn) AI 部署，從而鼓勵(lì)以前采用此類(lèi)技術(shù)較慢的領(lǐng)域更多地采用 AI 解決方案。通過(guò)解決 AI 推理方面的挑戰(zhàn)并促進(jìn)創(chuàng)新，NVIDIA 旨在提供高性能、高效率和高客戶滿意度，促進(jìn)長(zhǎng)期合作伙伴關(guān)系并推動(dòng) AI 技術(shù)進(jìn)步。

常見(jiàn)問(wèn)題解答

Triton 推理服務(wù)器支持哪些框架？

Triton 支持廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，包括 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX 等。

Triton 推理服務(wù)器可以部署在不同的基礎(chǔ)架構(gòu)上嗎？

是的，Triton 可以使用 Docker 容器部署并集成到 CI/CD 管道中。它支持在 Kubernetes、GCP 和 AWS 等云平臺(tái)以及邊緣設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)上部署。

Triton Inference Server 是否支持自定義后端？

是的，用戶可以用 Python 編寫(xiě)自定義后端和預(yù)/后處理操作，增強(qiáng)服務(wù)器對(duì)各種用例的適應(yīng)性。

Triton 如何處理多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求？

Triton 通過(guò)動(dòng)態(tài)批處理和優(yōu)化的資源管理高效處理多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，確保低延遲和高吞吐量。

Triton 推理服務(wù)器可以在哪些環(huán)境中運(yùn)行？

Triton 可以在 NVIDIA GPU、x86 和 ARM CPU 以及 AWS Inferentia 上運(yùn)行，使其適用于各種部署環(huán)境。