7.1 TensorRT-LLM 架构演进

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7.1 TensorRT-LLM 架构演进 7.1 TensorRT-LLM 架构演进：从推理引擎到大语言模型原生加速范式的跃迁当我们在第七章开篇回望整个TensorRT加速体系的演进脉络，会发现一个耐人寻味的事实：过去十年间，TensorRT作为NVIDIA GPU上最成熟的推理运行时，其技术重心始终锚定在“如何让已有模型跑得更快”——它精于卷积、擅长归一化、熟稔量化、深谙内存带宽瓶颈。然而，当Transformer架构如潮水般席卷AI工业界，当千亿参数模型在单卡上连一次前向都无法完成，当生成式任务对低延迟、高吞吐、长上下文、动态批处理提出前所未有的耦合约束时，传统推理引擎的范式开始显露出结构性的不适配。这不是性能调优层面的修修补补，而是一场关于计算抽象层重构的静默革命。