俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設備 保數據安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領域領頭羊的品牌，推出的產品也也都是數一數二的，但對于一些國家而言，它們的產品可靠性和安全性還是在限制范圍內。近日，俄羅斯聯邦通信、信息技術
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編者注: 本文屬于《解碼 AI》系列欄目，該系列的目的是讓技術更加簡單易懂，從而解密 AI, 同時向 RTX PC 用戶展示全新硬件、軟件、工具和加速特性。
隨著生成式 AI 技術不斷進步并在各行各業中得到廣泛應用，在本地 PC 和工作站上運行生成式 AI 應用的重要性越來越高。本地推理可讓用戶享受更低的延遲，不再依賴網絡，并能夠更好地保護和管理自己的本地數據。
NVIDIA GeForce 和 NVIDIA RTX GPU 配備專用的 AI 硬件加速器 Tensor Core, 可為在本地運行生成式 AI 提供強大動力。
NVIDIA TensorRT 軟件開發者套件現已針對 Stable Video Diffusion 進行優化，該套件可在超過 1 億臺由 RTX GPU 提供支持的 Windows PC 和工作站上解鎖超高性能生成式 AI。優化的 Stable Video Diffusion 1.1 Image-to-Video 模型可以在 Hugging Face 上下載。
適用于 Automatic1111 開發的熱門 Stable Diffusion WebUI 的 TensorRT 擴展程序現已添加對 ControlNet 的支持。ControlNet 是一種工具，可以讓用戶添加其他圖像作為指導，以便更好地把控并優化生成式內容的輸出。
全新的 UL Procyon AI 圖像生成基準測試現已支持 TensorRT 加速，內部測試表明該基準測試可以準確復現實際性能表現。與最快的非 TensorRT 加速狀態相比，TensorRT 加速可在 GeForce RTX 4080 SUPER GPU 上帶來 50% 的速度提升，比實力最接近的競品快 1 倍以上。
更高效、更精準的 AI
TensorRT 使開發者能夠得到完全優化的 AI 硬件體驗。與在其他框架上運行應用相比，AI 性能通常會翻倍。
TensorRT 還能加速非常熱門的生成式 AI 模型，例如 Stable Diffusion 和 SDXL。Stable Video Diffusion 是 Stability AI 的 Image-to-Video 生成式 AI 模型，在 TensorRT 的助力下，其速度可提升 40%。
此外，適用于 Stable Diffusion WebUI 的 TensorRT 擴展程序至高可將性能提升至原來的 2 倍，從而大幅加速 Stable Diffusion 工作流。
此擴展程序的最新更新使 TensorRT 的優化可擴展至 ControlNet。ControlNet 是一組 AI 模型，可借助額外控制來引導擴散模型的輸出。在 TensorRT 的助力下，ControlNet 的速度可提高 40%。
用戶可以引導輸出的各個方面，使其與輸入圖像匹配，這使他們能夠加強對最終圖像的把控。他們還可以同時使用多個 ControlNet 來更好地把控輸出。ControlNet 可以使用深度圖、邊緣圖、法線圖或關鍵點檢測模型等。
立即在 GitHub 上下載適用于 Stable Diffusion WebUI 的 TensorRT 擴展程序。
由 TensorRT 加速的其他熱門應用
Blackmagic Design 在 DaVinci Resolve 的 18.6 更新中采用了 NVIDIA TensorRT 加速。與 Mac 相比，DaVinci Resolve 的神奇遮罩、光流 (Speed Warp) 和 Super Scale 等 AI 工具在 RTX GPU 上的運行速度提高了 50% 以上，最高可達在 Mac 上的 2.3 倍。
此外，借助 TensorRT 集成，Topaz Labs 的 Photo AI 和 Video AI 應用 (例如照片降噪、銳化、照片超分辨率、視頻慢動作、視頻超分辨率、視頻防抖等) 在 RTX 上運行時，性能至高可提升 60%。
將 Tensor Core 與 TensorRT 軟件結合后，本地 PC 和工作站可獲得卓越的生成式 AI 性能。此外，本地運行擁有以下優勢:
●性能增強: 用戶將體驗到更低的延遲，因為當整個模型在本地運行時，延遲不受網絡質量影響。這對于游戲或視頻會議等實時用例非常重要。NVIDIA RTX 提供超快的 AI 加速器，可將 AI 運算速度擴展至超過 1300 萬億次運算 / 秒 (TOPS)。
●成本降低: 用戶無需承擔與大型語言模型推理相關的云服務、云托管 API 或基礎設施的成本。
●隨時訪問: 用戶可以隨時隨地訪問 LLM 功能，無需依賴高帶寬網絡連接。
●數據隱私無虞: 私人和專有數據可始終保留在用戶的設備上。
針對 LLM 優化
了解 TensorRT 為深度學習帶來了哪些優勢，以及 NVIDIA TensorRT-LLM 為最新的 LLM 帶來了哪些優勢。
TensorRT-LLM 是一個可加速和優化 LLM 推理的開源庫，包含對熱門社區模型 (Phi-2、Llama2、Gemma、Mistral 和 Code Llama 等) 的開箱即用支持。無論是開發者和創作者，還是企業員工和普通用戶，任何人都可以在 NVIDIA AI 游樂園中試用經 TensorRT-LLM 優化的模型。此外，通過使用 NVIDIA ChatRTX 技術演示軟件，用戶可以了解在 Windows PC 上本地運行的各種模型的性能。ChatRTX 基于 TensorRT-LLM 構建，可優化 RTX GPU 上模型的性能。
借助新的封裝器，適用于 Windows 的 TensorRT-LLM 可與 OpenAI 的熱門聊天 API 兼容，您可以選擇在云端或是在本地 RTX 系統上運行 LLM 應用，并在二者之間輕松切換。
NVIDIA 正在與開源社區合作，開發適用于熱門應用框架 (包括 LlamaIndex 和 LangChain) 的原生 TensorRT-LLM 連接器。
這些創新使開發者能夠輕松將 TensorRT-LLM 與其應用結合使用，并通過 RTX 體驗卓越 LLM 性能。
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