随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，模型规模与计算复杂度持续增长，对硬件性能与能效提出了更高要求。

在边缘侧部署LLM可以带来低延时、本地隐私等优势，但受限于设备功耗和内存，推理过程常面临挑战。

NVIDIA Jetson 系列作为领先的边缘 AI 平台，凭借强大的算力（如 Orin 系列搭载的 Arm CPU、Ampere 架构 GPU 以及高达 64GB 的内存），为在终端设备上运行复杂的 AI 模型提供了坚实基础。

然而，要在 Jetson 上高效运行大语言模型（LLM），仍需依赖专业的优化技术，以突破资源限制，实现流畅稳定的推理性能。

在此背景下，TensorRT-LLM诞生了

为了解决大模型部署的效率难题， NVIDIA推出了TensorRT-LLM——专为LLM优化的官方高性能推理解决方案 。

TensorRT-LLM结合了FasterTransformer库卓越性能和TensorRT引擎的可扩展性，提供大量针对LLM的专有优化特性，并与NVIDIA Triton推理服务器深度集成，使先进的LLM在端到端推理中发挥出更优异的性能 。

作为 NVIDIA支持的开源库， TensorRT-LLM已经集成到NeMo框架中，经过充分调校和测试，可靠性有保障 。

从JetPack 6.1开始， TensorRT-LLM正式支持在Jetson Orin系列设备上部署， NVIDIA还提供了预编译好的Wheel包和容器，方便开发者开箱即用。

TensorRT-LLM可部署于T930、T930G、T906、T906G、T919、T902，部署之后会收获什么神奇的效果。

显著的推理速度优势

在LLM推理速度方面， TensorRT-LLM展现出远超其他方案的优势。

官方数据

01

吞吐量提升高达 8 倍

相比传统方法，推理速度显著加快

02

延迟降低至原来的 1/6

响应更迅速，用户体验更佳。

03

能效比提升近 6 倍

在保持高性能的同时，大幅降低能耗。

实际测试数据

NVIDIA 原生推出的 TensorRT-LLM 展现出卓越的性能表现。

相比主流推理框架 vLLM ，TensorRT-LLM 在不同长度的 Prompt 输入下，推理速度提升高达 17.2% ，显著提升了模型的推理速度。

多样化模型支持灵活部署

TensorRT-LLM 支持多种主流 LLM 架构，包括但不限于：

1.LLaMA系列模型

2.Mistral 、Falcon 、BERT 及其变体

3. Qwen系列模型

无论是通用语言理解、代码生成，还是多模态处理， TensorRT-LLM 都能提供高效的推理支持。

高级优化技术释放硬件潜能

TensorRT-LLM 集成了多项先进的优化技术，充分挖掘 Jetson 平台的硬件潜力：

量化支持

支持 FP8 、INT4 、INT8 等多种精度，减少模型大小，提升推理速度。

内存优化

通过分页 KV 缓存等技术，降低内存占用，提升模型加载效率。

推理优化

采用内核融合、动态批处理等方法，提高推理吞吐量。这些优化使得在资源受限的 Jetson 设备上，也能高效运行大型语言模型。

凭借卓越的推理性能和深度的专有优化 ，TensorRT-LLM让Jetson这样的边缘AI平台能够流畅运行大型语言模型。在实际部署中，这意味着企业和开发者可以在功耗、内存有限的环境下，为图为边缘计算机与其他终端设备赋予强大的生成式AI能力。

从智能机器人到实时翻译助手，各种应用都能借助TensorRT-LLM在Jetson上实现低延时、高吞吐的本地LLM推理。作为NVIDIA官方支持的方案， TensorRT-LLM充分发挥了Jetson硬件潜能，让边缘AI推理在性能与效率上实现飞跃 。

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