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- 🎉Gate 2025 上半年社区盛典：内容达人评选投票火热进行中 🎉
🏆 谁将成为前十位 #Gate广场# 内容达人？
投票现已开启，选出你的心头好
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1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
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参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
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原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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英伟达发布 TensorRT-LLM，可将 H100 推理性能最高提升 8 倍
据 IT 之家 9 月 9 日报道，英伟达近日宣布推出名为 TensorRT-LLM，是一个深度优化的开源库，能够在 Hopper 等 AI GPU 上加速所有大语言模型的推理性能。英伟达目前已经和开源社区合作，利用 SmoothQuant、FlashAttention 和 fMHA 等尖端技术，实现 AI 内核来优化其 GPU，可以加速 GPT-3（175B），Llama Falcom（180B）和 Bloom 模型。
TensorRT-LLM 的亮点在于引入了名为 In-Flight batching 的调度方案，允许工作独立于其他任务进入和退出 GPU。该方案允许同一 GPU 在处理大型计算密集型请求时，动态处理多个较小的查询，提高 GPU 的处理性能，可以让 H100 的吞吐量加快 2 倍。
在性能测试中，英伟达以 A100 为基础，对比了 H100 以及启用 TensorRT-LLM 的 H100，在 GPT-J 6B 推理中，H100 推理性能比 A100 提升 4 倍，而启用 TensorRT-LLM 的 H100 性能是 A100 的 8 倍。