TensorRT-LLM 整体架构设计

1. 系统架构概览

TensorRT-LLM 采用分层架构设计，从上到下分为以下几个层次：

graph TB
    subgraph "用户接口层 (User Interface Layer)"
        A[LLM API] --> B[命令行工具]
        A --> C[Python SDK]
        A --> D[多模态API]
        B --> E[trtllm-build]
        B --> F[trtllm-serve]
        B --> G[trtllm-bench]
        B --> H[trtllm-eval]
    end

    subgraph "执行器层 (Executor Layer)"
        I[GenerationExecutor] --> J[ExecutorProxy]
        I --> K[ExecutorWorker]
        J --> L[多进程管理]
        J --> M[IPC通信]
        K --> N[推理引擎]
        K --> O[后台任务管理]
    end

    subgraph "运行时层 (Runtime Layer)"
        P[ModelRunner] --> Q[Session管理]
        P --> R[KV缓存管理]
        P --> S[内存管理]
        P --> T[批次调度]
        Q --> U[TensorRT Runtime]
        R --> V[分页缓存]
        S --> W[GPU内存池]
    end

    subgraph "构建器层 (Builder Layer)"
        X[Builder] --> Y[网络构建]
        X --> Z[优化配置]
        X --> AA[自动并行]
        Y --> BB[模型转换]
        Y --> CC[图优化]
        Z --> DD[引擎编译]
        AA --> EE[分片策略]
    end

    subgraph "底层支撑 (Infrastructure Layer)"
        FF[CUDA Kernels] --> GG[自定义算子]
        FF --> HH[融合算子]
        FF --> II[FlashAttention]
        JJ[量化支持] --> KK[FP8/INT4/FP4]
        JJ --> LL[校准工具]
        MM[并行策略] --> NN[TP/PP/EP]
        MM --> OO[通信优化]
    end

    subgraph "配置管理 (Configuration Management)"
        PP[BuildConfig] --> QQ[序列长度配置]
        PP --> RR[批次配置]
        PP --> SS[优化配置]
        TT[QuantConfig] --> UU[量化算法]
        TT --> VV[校准配置]
        WW[ParallelConfig] --> XX[并行度配置]
        WW --> YY[通信配置]
    end

    A --> I
    I --> P
    P --> X
    X --> FF
    X --> JJ
    X --> MM
    PP --> X
    TT --> JJ
    WW --> MM

1.1 层次职责说明

用户接口层 (User Interface Layer)

LLM API: 提供统一的高级接口，支持同步/异步生成
命令行工具: 提供构建、服务、测试等命令行功能
Python SDK: 完整的 Python 开发工具包
多模态API: 支持图像、音频等多模态输入

执行器层 (Executor Layer)

GenerationExecutor: 抽象执行器接口，定义统一的生成协议
ExecutorProxy: 多进程代理，管理分布式推理
ExecutorWorker: 工作进程，执行具体的推理任务
IPC通信: 进程间通信机制，支持高效的数据传输

运行时层 (Runtime Layer)

ModelRunner: 模型运行器，封装推理执行逻辑
Session管理: TensorRT 会话和上下文管理
KV缓存管理: 键值缓存的分页和重用机制
内存管理: GPU 内存池和动态分配

构建器层 (Builder Layer)

Builder: TensorRT 引擎构建器
网络构建: 从模型定义构建计算图
优化配置: 图优化和算子融合
自动并行: 自动分片和并行策略选择

底层支撑 (Infrastructure Layer)

CUDA Kernels: 高性能 CUDA 算子实现
量化支持: 多精度量化算法和工具
并行策略: 张量并行、流水线并行、专家并行

2. 核心组件架构

2.1 LLM API 层架构

classDiagram
    class BaseLLM {
        -_executor: GenerationExecutor
        -_tokenizer: TokenizerBase
        -mpi_session: MpiCommSession
        -input_processor: InputProcessor
        +generate(inputs, sampling_params)
        +generate_async(inputs, sampling_params)
        +shutdown()
        +_init_executor()
        +_build_model()
        +_try_load_tokenizer()
    }

    class LLM {
        +__init__(model, tokenizer, **kwargs)
        +save(engine_dir)
    }

    class _TorchLLM {
        +backend: "pytorch"
        +_validate_args_for_torch_backend()
        +_build_model()
    }

    class _TrtLLM {
        +backend: "tensorrt"
        +workspace: Path
        +_engine_dir: Path
        +save(engine_dir)
        +_build_model()
    }

    class MultimodalEncoder {
        +generate(inputs)
        +generate_async(inputs)
        +_validate_mm_args_for_torch_backend()
    }

    BaseLLM <|-- _TorchLLM
    BaseLLM <|-- _TrtLLM
    _TorchLLM <|-- LLM
    _TorchLLM <|-- MultimodalEncoder

    class GenerationExecutor {
        <<abstract>>
        +submit(request): GenerationResult
        +abort_request(request_id)
        +generate_async()
        +shutdown()
        +create(**kwargs)$
    }

    class GenerationExecutorProxy {
        -workers: List[Process]
        -request_queue: Queue
        -result_queue: Queue
        -mpi_session: MpiCommSession
        +submit(request)
        +_manage_workers()
        +_start_workers()
        +_shutdown_workers()
    }

    class GenerationExecutorWorker {
        -engine: Engine
        -session: Session
        -_results: Dict
        -await_response_thread: ManagedThread
        +submit(request)
        +await_response_task()
        +_handle_response()
        +setup_engine()
    }

    GenerationExecutor <|-- GenerationExecutorProxy
    GenerationExecutor <|-- GenerationExecutorWorker

    BaseLLM --> GenerationExecutor

    class InputProcessor {
        +tokenizer: TokenizerBase
        +process(inputs, sampling_params)
        +preprocess_inputs()
    }

    class RequestOutput {
        +request_id: int
        +prompt: str
        +outputs: List[CompletionOutput]
        +finished: bool
        +_from_generation_result()$
    }

    class GenerationResult {
        +request_id: int
        +prompt_token_ids: List[int]
        +add_output_tokens()
        +set_finished()
        +set_exception()
    }

    BaseLLM --> InputProcessor
    GenerationExecutor --> GenerationResult
    RequestOutput --> GenerationResult

2.2 执行器层详细架构

graph TB
    subgraph "执行器抽象层"
        A[GenerationExecutor] --> B[抽象接口定义]
        A --> C[公共功能实现]
        A --> D[工厂方法]
    end

    subgraph "代理执行器 (多进程)"
        E[GenerationExecutorProxy] --> F[进程管理]
        E --> G[请求分发]
        E --> H[结果收集]
        F --> I[Worker进程启动]
        F --> J[进程监控]
        F --> K[故障恢复]
        G --> L[负载均衡]
        G --> M[请求队列]
        H --> N[结果聚合]
        H --> O[异常处理]
    end

    subgraph "工作执行器 (单进程)"
        P[GenerationExecutorWorker] --> Q[引擎管理]
        P --> R[请求处理]
        P --> S[后台任务]
        Q --> T[Engine初始化]
        Q --> U[Session管理]
        R --> V[请求验证]
        R --> W[结果映射]
        S --> X[响应监听]
        S --> Y[统计收集]
    end

    subgraph "基础工作器"
        Z[BaseWorker] --> AA[引擎设置]
        Z --> BB[后处理管理]
        Z --> CC[错误处理]
        AA --> DD[模型加载]
        AA --> EE[配置验证]
        BB --> FF[PostprocWorker]
        BB --> GG[分词器管理]
    end

    subgraph "支撑组件"
        HH[IPC队列] --> II[进程间消息传递]
        HH --> JJ[异步通信]
        KK[ManagedThread] --> LL[后台任务管理]
        KK --> MM[线程监控]
        NN[IterationResultQueue] --> OO[结果队列管理]
        NN --> PP[事件分发]
    end

    A <|-- E
    A <|-- P
    P --|> Z
    E --> HH
    P --> KK
    P --> NN

2.3 执行器层时序图

sequenceDiagram
    participant User
    participant LLM
    participant InputProcessor
    participant Executor
    participant Worker
    participant Engine
    participant BackgroundTask

    User->>LLM: generate(prompt, sampling_params)

    Note over LLM: 输入预处理
    LLM->>InputProcessor: process(inputs)
    InputProcessor->>InputProcessor: tokenize & validate
    InputProcessor-->>LLM: processed_inputs

    Note over LLM: 请求创建
    LLM->>LLM: create GenerationRequest
    LLM->>Executor: submit(GenerationRequest)

    alt 多进程模式 (ExecutorProxy)
        Note over Executor: 进程间通信
        Executor->>Executor: select_worker()
        Executor->>Worker: 通过 IPC 发送请求
        Worker->>Worker: validate_request()
        Worker->>Engine: enqueue_request()

        Note over BackgroundTask: 后台处理
        BackgroundTask->>Engine: await_responses()
        Engine-->>BackgroundTask: response
        BackgroundTask->>Worker: handle_response()
        Worker->>Executor: 通过 IPC 返回结果

    else 单进程模式 (ExecutorWorker)
        Note over Executor: 直接处理
        Executor->>Executor: validate_request()
        Executor->>Engine: enqueue_request()

        Note over BackgroundTask: 后台监听
        BackgroundTask->>Engine: await_responses()
        Engine-->>BackgroundTask: response
        BackgroundTask->>Executor: handle_response()
    end

    Note over LLM: 结果处理
    Executor-->>LLM: GenerationResult
    LLM->>LLM: create RequestOutput
    LLM-->>User: RequestOutput

2.4 构建器层架构

flowchart TD
    subgraph "输入层"
        A[PretrainedModel] --> A1[模型权重]
        A --> A2[模型配置]
        B[BuildConfig] --> B1[序列长度配置]
        B --> B2[批次配置]
        B --> B3[优化配置]
        C[QuantConfig] --> C1[量化算法]
        C --> C2[校准配置]
    end

    subgraph "构建流程"
        D[build函数] --> E[配置预处理]
        E --> F[网络构建阶段]
        F --> G[优化阶段]
        G --> H[编译阶段]
        H --> I[序列化阶段]
    end

    subgraph "网络构建"
        F --> F1[创建Network]
        F1 --> F2[设置插件配置]
        F2 --> F3[准备输入参数]
        F3 --> F4[模型前向传播]
        F4 --> F5[标记输出张量]
    end

    subgraph "图优化"
        G --> G1[算子融合]
        G1 --> G2[内存优化]
        G2 --> G3[计算图简化]
        G3 --> G4[自动并行处理]
    end

    subgraph "引擎编译"
        H --> H1[创建Builder]
        H1 --> H2[设置优化配置文件]
        H2 --> H3[权重重命名]
        H3 --> H4[TensorRT编译]
        H4 --> H5[时序缓存]
    end

    subgraph "输出层"
        I --> I1[序列化引擎]
        I1 --> I2[引擎元数据]
        I2 --> I3[Engine对象]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D

2.5 构建器时序图

sequenceDiagram
    participant User
    participant BuildFunc
    participant Model
    participant Network
    participant Optimizer
    participant Builder
    participant TensorRT

    User->>BuildFunc: build(model, build_config)

    Note over BuildFunc: 配置预处理
    BuildFunc->>BuildFunc: validate_config()
    BuildFunc->>BuildFunc: init_max_seq_len()
    BuildFunc->>BuildFunc: update_kv_cache_type()

    Note over BuildFunc: 网络构建
    BuildFunc->>Network: create Network()
    BuildFunc->>Network: set plugin_config
    BuildFunc->>Model: prepare_inputs(**args)
    Model-->>BuildFunc: input tensors

    BuildFunc->>Network: net_guard(network)
    BuildFunc->>Model: forward(**inputs)
    Model->>Network: build computation graph

    alt 启用调试输出
        BuildFunc->>Network: mark debug outputs
    end

    Note over BuildFunc: 图优化
    alt 非DecoderModel
        BuildFunc->>Optimizer: optimize(network)
        Optimizer->>Optimizer: operator fusion
        Optimizer->>Optimizer: memory optimization
        Optimizer->>Optimizer: graph simplification
        Optimizer-->>BuildFunc: optimized network
    end

    Note over BuildFunc: 自动并行
    alt 启用自动并行
        BuildFunc->>Optimizer: auto_parallel(network, config)
        Optimizer->>Optimizer: analyze parallelism
        Optimizer->>Optimizer: generate sharded networks
        Optimizer-->>BuildFunc: sharded_networks[rank]
        BuildFunc->>Model: update mapping config
    end

    Note over BuildFunc: 网络可视化
    alt 启用可视化
        BuildFunc->>Network: save_visualization()
    end

    Note over BuildFunc: 引擎编译
    BuildFunc->>Builder: create Builder()
    BuildFunc->>Builder: create BuilderConfig
    BuildFunc->>Builder: build_engine(network, config)

    Builder->>Builder: add_optimization_profile()
    Builder->>Builder: rename_weights()
    Builder->>TensorRT: build_serialized_network()
    TensorRT->>TensorRT: compile and optimize
    TensorRT-->>Builder: serialized engine
    Builder-->>BuildFunc: engine buffer

    Note over BuildFunc: 创建引擎对象
    BuildFunc->>BuildFunc: create Engine(config, buffer)
    BuildFunc-->>User: Engine object

3. 数据流架构

3.1 推理数据流

graph LR
    subgraph "输入处理"
        A[原始文本] --> B[Tokenizer]
        B --> C[Token IDs]
        C --> D[输入张量]
    end

    subgraph "推理执行"
        D --> E[Attention计算]
        E --> F[FFN计算]
        F --> G[输出投影]
        G --> H[Logits]
    end

    subgraph "采样解码"
        H --> I[采样策略]
        I --> J[Token选择]
        J --> K[新Token]
    end

    subgraph "输出处理"
        K --> L[Token累积]
        L --> M[Detokenizer]
        M --> N[生成文本]
    end

    subgraph "KV缓存管理"
        E --> O[KV Cache]
        O --> P[缓存更新]
        P --> E
    end

3.2 内存管理架构

graph TB
    subgraph "GPU内存布局"
        A[模型权重] --> A1[Embedding层]
        A --> A2[Transformer层]
        A --> A3[输出层]

        B[KV缓存] --> B1[Key缓存]
        B --> B2[Value缓存]
        B1 --> B3[分页管理]
        B2 --> B3

        C[激活内存] --> C1[输入张量]
        C --> C2[中间激活]
        C --> C3[输出张量]

        D[工作内存] --> D1[临时缓冲区]
        D --> D2[算子工作空间]
    end

    subgraph "内存优化策略"
        E[内存池] --> F[预分配]
        E --> G[动态分配]
        H[内存复用] --> I[激活检查点]
        H --> J[梯度累积]
    end

    A --> E
    B --> E
    C --> H

4. 并行策略架构

4.1 张量并行（Tensor Parallelism）

graph TB
    subgraph "单层张量并行"
        A[输入张量] --> B[分割]
        B --> C[GPU 0: 权重分片0]
        B --> D[GPU 1: 权重分片1]
        B --> E[GPU N: 权重分片N]

        C --> F[局部计算0]
        D --> G[局部计算1]
        E --> H[局部计算N]

        F --> I[AllReduce通信]
        G --> I
        H --> I

        I --> J[输出张量]
    end

    subgraph "多层级联"
        J --> K[下一层输入]
        K --> L[重复并行过程]
    end

4.2 流水线并行（Pipeline Parallelism）

sequenceDiagram
    participant GPU0 as GPU 0 (层1-4)
    participant GPU1 as GPU 1 (层5-8)
    participant GPU2 as GPU 2 (层9-12)
    participant GPU3 as GPU 3 (层13-16)

    Note over GPU0,GPU3: 批次1处理
    GPU0->>GPU0: 前向传播(层1-4)
    GPU0->>GPU1: 传递激活
    GPU1->>GPU1: 前向传播(层5-8)
    GPU1->>GPU2: 传递激活
    GPU2->>GPU2: 前向传播(层9-12)
    GPU2->>GPU3: 传递激活
    GPU3->>GPU3: 前向传播(层13-16)

    Note over GPU0,GPU3: 批次2处理(流水线)
    GPU0->>GPU0: 前向传播(层1-4)
    GPU0->>GPU1: 传递激活
    GPU1->>GPU1: 前向传播(层5-8)
    GPU1->>GPU2: 传递激活

4.3 专家并行（Expert Parallelism）

graph TB
    subgraph "MoE层结构"
        A[输入Token] --> B[门控网络]
        B --> C[专家选择]

        C --> D[专家0 - GPU0]
        C --> E[专家1 - GPU0]
        C --> F[专家2 - GPU1]
        C --> G[专家3 - GPU1]
        C --> H[专家N - GPUM]

        D --> I[AllToAll通信]
        E --> I
        F --> I
        G --> I
        H --> I

        I --> J[专家输出聚合]
        J --> K[最终输出]
    end

    subgraph "负载均衡"
        L[Token分布] --> M[专家负载监控]
        M --> N[动态路由调整]
        N --> C
    end

5. 量化架构

5.1 量化策略层次

graph TB
    subgraph "量化算法"
        A[权重量化] --> A1[INT4 AWQ]
        A --> A2[INT8 GPTQ]
        A --> A3[FP8]
        A --> A4[FP4]

        B[激活量化] --> B1[INT8 SmoothQuant]
        B --> B2[FP8 动态量化]

        C[KV缓存量化] --> C1[INT8 KV Cache]
        C --> C2[FP8 KV Cache]
        C --> C3[FP4 KV Cache]
    end

    subgraph "量化粒度"
        D[Per-Tensor] --> E[全局缩放因子]
        F[Per-Channel] --> G[通道级缩放]
        H[Per-Group] --> I[分组量化]
        J[Per-Token] --> K[动态量化]
    end

    A1 --> H
    A2 --> F
    A3 --> D
    B1 --> F
    B2 --> J

5.2 量化执行流程

sequenceDiagram
    participant Model
    participant QuantConfig
    participant Quantizer
    participant Calibrator
    participant Engine

    Model->>QuantConfig: 创建量化配置
    QuantConfig->>Quantizer: 初始化量化器

    alt 需要校准的量化方法
        Quantizer->>Calibrator: 创建校准器
        Calibrator->>Calibrator: 收集激活统计
        Calibrator->>Quantizer: 返回量化参数
    end

    Quantizer->>Model: 量化权重
    Quantizer->>Model: 插入量化/反量化节点
    Model->>Engine: 构建量化引擎
    Engine->>Engine: 优化量化计算图

6. 优化策略架构

6.1 计算优化

graph TB
    subgraph "算子融合"
        A[LayerNorm + Linear] --> A1[融合算子]
        B[GELU + Linear] --> B1[融合算子]
        C[Attention计算] --> C1[FlashAttention]
        D[MoE路由] --> D1[融合专家计算]
    end

    subgraph "内存优化"
        E[激活重计算] --> F[减少内存占用]
        G[梯度检查点] --> H[平衡计算与内存]
        I[KV缓存分页] --> J[动态内存管理]
    end

    subgraph "调度优化"
        K[批次调度] --> L[动态批处理]
        M[请求调度] --> N[优先级队列]
        O[资源调度] --> P[GPU利用率优化]
    end

6.2 通信优化

graph LR
    subgraph "通信模式"
        A[AllReduce] --> B[环形通信]
        A --> C[树形通信]
        D[AllToAll] --> E[专家并行通信]
        F[P2P] --> G[流水线通信]
    end

    subgraph "通信优化"
        H[通信重叠] --> I[计算与通信并行]
        J[通信压缩] --> K[梯度压缩]
        L[通信调度] --> M[带宽感知调度]
    end

    subgraph "网络拓扑"
        N[NVLink] --> O[高带宽互连]
        P[InfiniBand] --> Q[跨节点通信]
        R[以太网] --> S[标准网络]
    end

    B --> H
    C --> H
    E --> J
    G --> L

7. 系统时序架构

7.1 初始化时序

sequenceDiagram
    participant User
    participant LLM
    participant MPI
    participant Executor
    participant Engine
    participant GPU

    User->>LLM: LLM(model_path)
    LLM->>LLM: 解析参数

    alt 多GPU模式
        LLM->>MPI: 启动MPI会话
        MPI->>MPI: 初始化进程组
    end

    LLM->>Executor: 创建执行器
    Executor->>Engine: 加载引擎
    Engine->>GPU: 分配GPU内存
    GPU->>Engine: 内存分配完成
    Engine->>Executor: 引擎就绪
    Executor->>LLM: 执行器就绪
    LLM->>User: 初始化完成

7.2 推理时序

sequenceDiagram
    participant User
    participant LLM
    participant Executor
    participant Scheduler
    participant Engine
    participant KVCache

    User->>LLM: generate(prompt)
    LLM->>LLM: 预处理输入
    LLM->>Executor: submit(request)

    Executor->>Scheduler: 调度请求
    Scheduler->>KVCache: 分配缓存块
    Scheduler->>Engine: 执行推理

    loop 自回归生成
        Engine->>Engine: 前向传播
        Engine->>KVCache: 更新缓存
        Engine->>Scheduler: 返回logits
        Scheduler->>Scheduler: 采样决策

        alt 未完成
            Scheduler->>Engine: 继续生成
        else 完成
            Scheduler->>Executor: 返回结果
        end
    end

    Executor->>LLM: GenerationResult
    LLM->>User: RequestOutput

8. 错误处理架构

8.1 异常处理层次

graph TB
    subgraph "用户层异常"
        A[参数验证错误] --> A1[配置异常]
        A --> A2[输入格式错误]
        A --> A3[资源不足]
    end

    subgraph "执行器层异常"
        B[请求处理错误] --> B1[队列满]
        B --> B2[超时错误]
        B --> B3[进程通信错误]
    end

    subgraph "引擎层异常"
        C[推理执行错误] --> C1[CUDA错误]
        C --> C2[内存不足]
        C --> C3[计算错误]
    end

    subgraph "系统层异常"
        D[硬件故障] --> D1[GPU故障]
        D --> D2[网络故障]
        D --> D3[存储故障]
    end

    A1 --> E[异常捕获]
    B1 --> E
    C1 --> E
    D1 --> E

    E --> F[错误恢复]
    F --> G[用户反馈]

8.2 容错机制

graph LR
    subgraph "检测机制"
        A[健康检查] --> B[定期探测]
        C[异常监控] --> D[实时监控]
        E[性能监控] --> F[指标收集]
    end

    subgraph "恢复策略"
        G[重试机制] --> H[指数退避]
        I[故障转移] --> J[备用资源]
        K[降级服务] --> L[基础功能]
    end

    subgraph "预防措施"
        M[资源预留] --> N[内存缓冲]
        O[负载限制] --> P[请求限流]
        Q[优雅关闭] --> R[资源清理]
    end

    B --> G
    D --> I
    F --> K

9. 性能监控架构

9.1 指标收集体系

graph TB
    subgraph "系统指标"
        A[GPU利用率] --> A1[计算利用率]
        A --> A2[内存利用率]
        A --> A3[温度监控]

        B[网络指标] --> B1[带宽使用]
        B --> B2[延迟监控]
        B --> B3[丢包率]
    end

    subgraph "业务指标"
        C[吞吐量] --> C1[QPS]
        C --> C2[Token/s]

        D[延迟指标] --> D1[端到端延迟]
        D --> D2[首Token延迟]
        D --> D3[生成延迟]

        E[质量指标] --> E1[准确率]
        E --> E2[一致性]
    end

    subgraph "资源指标"
        F[内存使用] --> F1[峰值内存]
        F --> F2[内存碎片]

        G[缓存效率] --> G1[KV缓存命中率]
        G --> G2[缓存利用率]
    end

    A1 --> H[指标聚合]
    C1 --> H
    F1 --> H
    H --> I[监控面板]

这个整体架构设计文档详细描述了 TensorRT-LLM 的系统架构、核心组件、数据流、并行策略、量化机制、优化策略、时序设计、错误处理和性能监控等方面，为深入理解该框架的设计理念和实现原理提供了全面的技术视角。

TensorRT-LLM 整体架构设计#

1. 系统架构概览#

1.1 层次职责说明#

用户接口层 (User Interface Layer)#

执行器层 (Executor Layer)#

运行时层 (Runtime Layer)#

构建器层 (Builder Layer)#

底层支撑 (Infrastructure Layer)#

2. 核心组件架构#

2.1 LLM API 层架构#

2.2 执行器层详细架构#

2.3 执行器层时序图#

2.4 构建器层架构#

2.5 构建器时序图#

3. 数据流架构#

3.1 推理数据流#

3.2 内存管理架构#

4. 并行策略架构#

4.1 张量并行（Tensor Parallelism）#

4.2 流水线并行（Pipeline Parallelism）#

4.3 专家并行（Expert Parallelism）#

5. 量化架构#

5.1 量化策略层次#

5.2 量化执行流程#

6. 优化策略架构#

6.1 计算优化#

6.2 通信优化#

7. 系统时序架构#

7.1 初始化时序#

7.2 推理时序#

8. 错误处理架构#

8.1 异常处理层次#

8.2 容错机制#

9. 性能监控架构#

9.1 指标收集体系#

TensorRT-LLM 整体架构设计

1. 系统架构概览

1.1 层次职责说明

用户接口层 (User Interface Layer)

执行器层 (Executor Layer)

运行时层 (Runtime Layer)

构建器层 (Builder Layer)

底层支撑 (Infrastructure Layer)

2. 核心组件架构

2.1 LLM API 层架构

2.2 执行器层详细架构

2.3 执行器层时序图

2.4 构建器层架构

2.5 构建器时序图

3. 数据流架构

3.1 推理数据流

3.2 内存管理架构

4. 并行策略架构

4.1 张量并行（Tensor Parallelism）

4.2 流水线并行（Pipeline Parallelism）

4.3 专家并行（Expert Parallelism）

5. 量化架构

5.1 量化策略层次

5.2 量化执行流程

6. 优化策略架构

6.1 计算优化

6.2 通信优化

7. 系统时序架构

7.1 初始化时序

7.2 推理时序

8. 错误处理架构

8.1 异常处理层次

8.2 容错机制

9. 性能监控架构

9.1 指标收集体系