vllm多卡推理加速
时间: 2025-04-05 17:12:14 浏览: 126
### 如何通过多GPU设置加速 VLLM 模型推理
#### 多GPU支持概述
VLLM 是一种高效的大型语言模型推理框架,其设计目标之一就是最大化利用硬件资源以提升吞吐量和降低延迟。为了实现这一目标,VLLM 支持分布式推理功能,在多个 GPU 上并行执行任务[^1]。
#### 配置方法
要启用多 GPU 的推理加速,可以通过调整 `EngineArgs` 参数中的 `tensor_parallel_size` 和其他相关参数来完成。以下是具体的配置过程:
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化模型时指定 tensor 并行度
engine_args = {
"dtype": "float16", # 使用半精度浮点数减少显存占用
"tensor_parallel_size": 4 # 假设我们有 4 张可用的 GPU 卡
}
model_path = "/path/to/your/model"
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8)
# 创建 LLM 实例
llm = LLM(model=model_path, engine_args=engine_args)
# 执行推理操作
prompts = ["Hello world!"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params=sampling_params)
for output in outputs:
print(output.outputs[0].text)
```
上述代码片段展示了如何通过设置 `tensor_parallel_size` 来分配张量到不同的 GPU 设备上运行。此参数决定了跨多少个 GPU 进行张量切分,从而达到负载均衡的效果。
#### CUDA 核心优化建议
除了合理配置软件层面外,还需要关注底层硬件驱动程序版本以及 CUDA 工具包是否最新安装完毕。确保所使用的 NVIDIA 显卡驱动已更新至官方推荐稳定版,并验证当前环境下的 CUDA Toolkit 是否兼容于 VLLM 要求的最低标准。
另外值得注意的是,当涉及大规模数据传输或者复杂算子调用场景下,适当调节 batch size 及 sequence length 对整体性能表现也有显著影响[^3]。
#### 性能评估指标
在实际应用过程中,可以采用如下几个维度衡量多 GPU 设置带来的收益情况:
- **吞吐量 (Throughput)**:单位时间内处理请求数目;
- **延时 (Latency)** :单次请求响应所需时间长度;
- **资源利用率**:各设备内存消耗比例及计算单元活跃程度等细节信息。
通过对这些关键 KPI 数据持续监控分析,有助于进一步挖掘潜在瓶颈所在位置进而采取针对性改进措施。
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