Triton 推理服務(wù)器（也稱為 Triton）是 NVIDIA 開發(fā)的開源平臺，用于簡化 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 針對各種環(huán)境（例如云??服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、邊緣計算設(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 上運行。

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

• 動態(tài)批處理：此功能允許 Triton 將多個推理請求組合成一個批處理，以提高吞吐量并最大限度地減少延遲。動態(tài)批處理顯著提高了 AI 模型的效率和性能，使 Triton 適合實時應(yīng)用。
• 模型分析器：一種優(yōu)化工具，可自動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行，適應(yīng)不同的工作負(fù)載和資源限制。
• 多 GPU 和多節(jié)點支持：Triton 支持使用張量并行和流水線并行在多個GPU和節(jié)點上部署大型模型（例如自然語言處理 (NLP)中使用的模型） 。這種支持對于處理復(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)不同的部署場景。這種多功能性使開發(fā)人員能夠?qū)?Triton 無縫集成到各種系統(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 編寫自定義后端和處理操作，增強(qiáng)服務(wù)器對各種用例的適應(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行業(yè)。它能夠高效處理多個并發(fā)請求，因此在實時應(yīng)用中特別有用。例如，在圖像識別中，Triton 對動態(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，因為準(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 用于實時分析和處理，例如對象檢測、面部識別和內(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 GPU 和節(jié)點上，這對于聊天機(jī)器人、情緒分析和語言翻譯等應(yīng)用程序至關(guān)重要，因為低延遲和高準(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，實時高效處理用戶數(shù)據(jù)和偏好，以提供個性化內(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：

• Kubernetes：Triton 可以部署在Kubernetes 集群中，從而實現(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：Triton 與主流云平臺兼容，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。此功能對于低延遲和離線操作至關(guān)重要的場景非常有用。

Triton 推理服務(wù)器的挑戰(zhàn)和考慮

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

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現(xiàn)最佳性能。

定制后端開發(fā)：

• 使用 Python 編寫和維護(hù)自定義后端和預(yù)/后處理操作對于定制功能是必要的。
• 確保這些自定義操作得到優(yōu)化并且不會引入延遲對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，但從其開發(fā) Triton 推理服務(wù)器技術(shù)來看，其幾個戰(zhàn)略目標(biāo)顯而易見。首先，通過提供強(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 對各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架的支持及其對 NVIDIA 硬件的優(yōu)化應(yīng)該會推動眾多領(lǐng)域的需求。

此外，NVIDIA 還致力于通過簡化跨不同環(huán)境的模型管理來促進(jìn) AI 部署，從而鼓勵以前采用此類技術(shù)較慢的領(lǐng)域更多地采用 AI 解決方案。通過解決 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)長期合作伙伴關(guān)系并推動 AI 技術(shù)進(jìn)步。

常見問題解答

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 編寫自定義后端和預(yù)/后處理操作，增強(qiáng)服務(wù)器對各種用例的適應(yīng)性。

Triton 如何處理多個并發(fā)請求？

Triton 通過動態(tài)批處理和優(yōu)化的資源管理高效處理多個并發(fā)請求，確保低延遲和高吞吐量。

Triton 推理服務(wù)器可以在哪些環(huán)境中運行？

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