vllm多卡推理

### vLLM 多GPU环境下推理配置与性能优化 #### 1. 多GPU环境下的推理配置 vLLM 支持在多GPU环境中运行大规模的语言模型推理任务。为了实现高效并行化，通常采用数据并行和流水线并行相结合的方式。以下是具体的配置方法： - **分布式初始化** 使用 `torch.distributed` 初始化多GPU环境，确保各设备之间的通信正常。可以通过设置环境变量来指定可见的GPU数量以及进程组的初始化方式[^2]。 ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 your_script.py ``` - **模型分片策略** 在多GPU场景下，可以利用 vLLM 的内置功能对模型权重进行分片存储，从而降低单张显卡的压力。通过调整参数 `--tensor-parallel-size` 来定义参与张量并行的GPU数目[^2]。 ```python from vllm import LLMEngine engine = LLMEngine( model="your_model_path", tensor_parallel_size=4, max_num_batched_tokens=16384, max_num_seqs=16 ) ``` --- #### 2. 性能优化技巧 针对多GPU环境中的性能瓶颈问题，可以从以下几个方面入手： - **批量大小调节 (`--max-num-batched-tokens`)** 批量大小直接影响吞吐率，在多GPU情况下应适当增大该值以充分利用硬件资源。推荐范围为 16384 至 32768，具体数值需根据实际可用显存动态调整[^2]。 - **序列并发数控制 (`--max-num-seqs`)** 并发处理的序列数量决定了系统的响应能力。对于拥有较大显存容量（如 A100 40GB 或更高）的情况，可尝试将此参数设为 16 或以上；而对于较小显存（如 RTX 3090），则建议保持较低水平（约 8 左右）。这有助于平衡延迟与吞吐之间关系[^2]。 - **显存利用率管理 (`--gpu-memory-utilization`)** 设置合理的显存占用比例能够有效防止 Out-of-Memory (OOM) 错误发生。一般而言，预留大约 10% 的空间作为缓冲区即可满足大多数需求，即取值约为 0.9。 - **缓存精度选择 (`--kv-cache-dtype`)** 缓存的数据类型会影响计算效率及时延表现。优先选用半精度浮点格式（float16/bf16），而非全精度（fp32），这样既能节省内存又能提升速度[^2]。 --- #### 3. 实战案例分析 假设当前拥有一台配备四块 NVIDIA A100 40GB GPU 的服务器，则可以根据以下方案完成部署： | 参数名称 | 推荐值 | |------------------------|--------------| | `--max-num-batched-tokens` | 16384 | | `--max-num-seqs` | 16 | | `--gpu-memory-utilization`| 0.9 | | `--kv-cache-dtype` | float16/bf16 | 此外还需注意跨节点间网络带宽的影响因素，尤其是在涉及更大规模集群运算时更显得尤为重要[^2]。 ---