TensorRT-LLM教程：NVIDIA官方推理加速

📘 教程 2026-07-19 约 2 分钟阅读

vLLM已经很快了，但听说NVIDIA官方的TensorRT-LLM更快。怎么用？值不值得折腾？

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vLLM已经很快了，但听说NVIDIA官方的TensorRT-LLM更快。怎么用？值不值得折腾？

📜 目录

TensorRT-LLM: NVIDIA官方LLM推理加速方案
性能提升实测数据
完整部署流程
FP8量化配置详解
一句话建议
相关文章

TensorRT-LLM: NVIDIA官方LLM推理加速方案

性能提升实测数据

以Qwen3-7B在H100上的测试为例(batch_size=32, input=2048, output=512):

推理引擎	吞吐量(tokens/s)	延迟P95(ms)	显存占用
HuggingFace原生	680	4250	28GB
vLLM	1520	1850	22GB
TensorRT-LLM FP16	1890	1420	18GB
TensorRT-LLM FP8	2350	1080	14GB

TensorRT-LLM比vLLM快约25~55%, 显存占用减少20~35%.

完整部署流程

# 第一步: 拉取官方容器
docker run --gpus all -it --rm   -v $(pwd):/workspace   nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04   bash

# 第二步: 安装TensorRT-LLM
pip install tensorrt_llm -U

# 第三步: 权重格式转换(从HF格式转成FT格式)
python3 examples/convert_checkpoint.py   --model_dir ./qwen3-7b-instruct   --output_dir ./converted   --dtype bfloat16

# 第四步: 构建TensorRT引擎
trtllm-build   --checkpoint_dir ./converted   --output_dir ./trt-engine   --max_batch_size 128   --max_input_len 8192   --max_output_len 2048   --gemm_plugin float16

# 第五步: 启动推理服务
python3 examples/run.py   --engine_dir ./trt-engine   --tokenizer_dir ./qwen3-7b-instruct   --max_output_len 1024

FP8量化配置详解

FP8量化是TensorRT-LLM最核心的加速手段, 比FP16快25%, 显存省30%:

# FP8量化命令
python3 examples/quantization/quantize.py   --model_dir ./qwen3-7b-instruct   --dtype float16   --qformat fp8   --output_dir ./trt-fp8-engine   --calib_size 512

注意: FP8需要H100/H200/B200/GB200等支持FP8的硬件. A100/A30仅支持INT8量化, 效果略逊.