在微软iginte全球技术大会上，微软发布了一系列ai相关的全新优化模型和开发工具资源，旨在帮助开发者更充分地发挥硬件性能，扩展ai应用领域
尤是对于当下在AI领域占据绝对主导地位的NVIDIA来说，微软这次送上了一份大礼包，无论是面向OpenAI Chat API的TensorRT-LLM封装接口，还是RTX驱动的性能改进DirectML for Llama 2，以及其他热门大语言模型(LLM)，都可以在NVIDIA硬件上获得更好的加速和应用。
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其中，TensorRT-LLM是一款用于加速LLM推理的库，可大大提升AI推理性能，还在不断更以支持越来越多的语言模型，而且它还是开源的。
NVIDIA在10月份发布了适用于Windows平台的TensorRT-LLM。对于配备RTX 30/40系列GPU显卡的台式机和笔记本电脑来说，只要显存达到8GB以上，就能更加轻松地完成高要求的AI工作负载
现在，Tensor RT-LLM for Windows可以通过全新的封装接口，与 OpenAI 广受欢迎的聊天 API 兼容，因此可以在本地直接运行各种相关应用，而不需要连接云端，有利于在 PC 上保留私人和专有数据，防范隐私泄露。
只要是经过TensorRT-LLM优化的大型语言模型，都可以与这个封装接口配合使用，包括Llama 2、Mistral、NV LLM等等
对于开发者来说，无需繁琐的代码重写和移植，只需修改一两行代码，就可以让AI应用在本地快速执行。
↑↑↑基于TensorRT-LLM的微软Visual Studio代码插件——Continue.dev编码助手
本月底还会有TensorRT-LLM v0.6.0版本更新，将会在RTX GPU上带来最多达5倍的推理性能提升，并支持更多热门的 LLM，包括全新的70亿参数Mistral、80亿参数Nemotron-3，让台式机和笔记本也能随时、快速、准确地本地运行LLM。
根据实测数据，RTX 4060显卡搭配TenroRT-LLM，推理性能可以跑到每秒319 tokens，相比其他后端的每秒61 tokens提速足足4.2倍。
RTX 4090则可以从每秒tokens加速到每秒829 tokens，提升幅度达2.8倍。
凭借强大的硬件性能、丰富的开发生态和广泛的应用场景，NVIDIA RTX正在成为本地端AI不可或缺的有力助手。同时，随着优化、模型和资源的不断丰富，AI功能在亿万台RTX PC上的普及也在加速推进
目前已经有400多个合作伙伴发布了支持RTX GPU加速的AI应用、游戏，而随着模型易用性的不断提高，相信会有越来越多的AIGC功能出现在Windows PC平台上。
