<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>TensorRT-LLM on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/tensorrt-llm/</link><description>Recent content in TensorRT-LLM on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/tensorrt-llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>TensorRT-LLM: La Biblioteca de Codigo Abierto de NVIDIA para Inferencia de LLM Optimizada</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/tensorrt-llm-inference-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/tensorrt-llm-inference-2026/</guid><description>&lt;p&gt;Implementar modelos de lenguaje grandes en produccion requiere mas que solo cargar pesos en una GPU. Para lograr rendimiento y latencia aceptables, necesita fusion de kernels, optimizacion de atencion, gestion de memoria y cuantizacion, todo ajustado para su hardware especifico. &lt;strong&gt;TensorRT-LLM&lt;/strong&gt; de NVIDIA proporciona todo esto en una unica biblioteca de codigo abierto que extrae el maximo rendimiento de las GPUs NVIDIA para inferencia de LLM y generacion visual.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;TensorRT-LLM, alojado en &lt;a href="https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM"&gt;github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM&lt;/a&gt;, es la biblioteca oficial de optimizacion de inferencia de NVIDIA para modelos de lenguaje grandes y modelos generativos visuales. Incluye implementaciones de kernels de ultima generacion para atencion (FlashAttention, PageAttention), cuantizacion (FP8, INT4, INT8, INT4-AWQ) y procesamiento por lotes en vuelo. La biblioteca compila modelos en archivos de motor optimizados que se ejecutan eficientemente en la linea de GPUs de NVIDIA desde las arquitecturas Turing hasta Blackwell.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>