什麼是 Triton 推理伺服器？
Triton 推論伺服器（亦稱 Triton）是由 NVIDIA 開發的開源平台，旨在簡化AI 。它支援多種機器學習與深度學習框架，包括 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX 等眾多框架。 Triton針對雲端伺服器、資料中心、邊緣運算裝置及嵌入式系統等多元環境進行部署優化，可運行於 NVIDIA GPU、x86 與 ARM CPU 架構，以及 AWS Inferentia 平台。
與其他類型的伺服器設備相比，Triton Inference Server 技術具有許多優點。Triton 最顯著的優點包括
動態分批處理：此功能允許Triton將多個推論請求合併為單一批次，以提升吞吐量並最小化延遲。動態分批處理顯著AI 效率與效能，使Triton適用於即時應用場景。
模型分析器：最佳化工具，可自動找出模型的最佳配置，平衡批次大小、延遲、吞吐量和記憶體使用量等因素。Model Analyzer 可確保部署的模型以最高效率運作，適應不同的工作負載和資源限制。
多GPU與多節點支援：Triton透過張量平行處理與管道平行處理技術，實現大型模型（例如自然語言處理（NLP）模型）在多GPU與多節點間的部署。此項支援對於處理複雜AI 與高需求應用至關重要。
支援各種推論通訊協定：Triton 支援 HTTP/REST 和 gRPC 通訊協定，可靈活運用於不同的部署情境。這種多樣性讓開發人員可以將 Triton 無縫整合到各種系統和應用程式中。
自訂後端與前後處理：使用者可透過 Python 編寫自訂後端及處理操作，提升伺服器對各類應用場景的適應性。此功能允許進行客製化前處理與後處理步驟，從而實現更複雜且特定AI 。
Triton 推理伺服器設備的商業應用
Triton 適用於各行各業需要高效能推論能力的應用程式。其高效處理多個並發請求的能力使其在即時應用中尤其有用。舉例來說，在影像識別方面，Triton 支援動態批次處理和多 GPU 部署，因此非常適合醫療保健、零售和安全等任務，在這些任務中，精確快速的影像處理和分析至關重要。同樣地，在視訊串流中，Triton 可用於即時分析和處理，例如物件偵測、臉部識別和內容節制，以確保順暢可靠的效能。
此外，Triton 支援大型 NLP 模型，並可在多個 GPU 和節點上進行部署，因此對於包括聊天機器人、情感分析和語言翻譯等應用而言，Triton 是不可或缺的，因為在這些應用中，低延遲和高準確度是至關重要的。此外，電子商務和串流服務利用 Triton 來強化推薦引擎，即時有效處理使用者資料和偏好，以提供個人化內容和產品建議。
Triton 推理伺服器部署
Triton 可以使用 Docker 容器進行部署，因此可以輕鬆整合到現有的 CI/CD 管道中，並在不同的基礎架構中進行擴充。常用的部署選項如下：
Kubernetes：Triton 可以部署在Kubernetes 集群中，允許在雲端和內部部署環境中進行可擴展和可管理的部署。Kubernetes 協調可確保高可用性及輕鬆擴充。
雲端平台：Triton 與主要的雲端平台相容，例如 Google Cloud Platform (GCP) 和 Amazon Web Services (AWS)。這種相容性為使用雲端基礎架構的組織提供彈性與易用性。
邊緣裝置與嵌入式系統：對於需要在邊緣進行推斷的應用程式，Triton 支援在邊緣裝置和嵌入式系統上進行部署。這項功能對於需要低延遲和離線操作的場合非常有利。
Triton 推理伺服器的挑戰與考量
儘管 Triton Inference Server 有許多優點，但組織在承諾部署 Triton Inference Server 之前，仍應注意某些需要考量的因素。
- 機型相容性：
- 確保與各種機器學習和深度學習框架的相容性可能極具挑戰性。
- 框架的持續更新可能需要頻繁調整。
- 資源管理：
- 有效地管理 GPU 和 CPU 等硬體資源，對於防止瓶頸和確保最佳效能非常必要。
- 平衡不同機型和任務的資源分配對維持效率至關重要。
- 部署複雜性：
- 將 Triton 整合至現有的 CI/CD 管道和不同的基礎架構可能會很複雜。
- 處理包括邊緣裝置和嵌入式系統在內的各種部署環境需要仔細規劃。
- 效能最佳化：
- 持續優化模型組態以平衡批次大小、延遲、吞吐量和記憶體使用量是非常重要的。
- 有效使用 Model Analyzer 等工具有助於達到最佳效能。
- 自訂後端開發：
- 以 Python 撰寫和維護客製化後端及前/後處理作業，是量身打造功能的必要條件。
- 確保這些自訂作業經過最佳化且不會造成延遲，對維持效能非常重要。
NVIDIA 希望從 Triton 獲得什麼？
儘管NVIDIA對其商業策略保持低調，但從其開發Triton推論伺服器技術的動向中，仍可清晰窺見數項戰略目標。首先，透過提供強大且多功能的推論伺服器，NVIDIA旨在鞏固其在AI 的領導地位，推動NVIDIA GPU的採用並擴展其AI 。Triton對多種機器學習框架的支援，以及針對NVIDIA硬體的優化設計，應能帶動眾多領域的需求。
此外，NVIDIA致力於簡化跨環境的模型管理，藉此促進AI 從而推動AI 在過往採用速度較慢的領域獲得更廣泛應用。透過解決AI 挑戰並推動創新，NVIDIA旨在提供卓越的效能、效率與客戶滿意度，建立長期合作夥伴關係，並驅動AI 進步。
常見問題
- Triton Inference Server 支援哪些框架？
Triton 支援廣泛的機器學習和深度學習框架，包括 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX 等等。 - Triton 推理伺服器可以部署在不同的基礎架構上嗎？
可以，Triton 可以使用 Docker 容器進行部署，並整合到 CI/CD 管道中。它支援在 Kubernetes、GCP 和 AWS 等雲端平台，以及邊緣裝置和嵌入式系統上部署。 - Triton Inference Server 支援自訂後端嗎？
是的，用戶可以用 Python 編寫自訂的後端和前後處理操作，增強伺服器對各種用例的適應性。 - Triton 如何處理多個並發請求？
Triton 透過動態批次處理和最佳化資源管理，有效率地處理多個並發請求，確保低延遲和高吞吐量。 - Triton Inference Server 可以在哪些環境下執行？
Triton 可以在 NVIDIA GPU、x86 和 ARM CPU 以及 AWS Inferentia 上執行，因此適用於各種部署環境。