大模型推理架构演进：从单体到分布式
随着大模型参数量突破千亿级别，单体推理架构已难以满足实时性与成本控制需求。本文将从实际工程角度，分享从传统单体架构向分布式推理的演进路径。
单体架构瓶颈
以LLaMA-7B为例，在8卡A100环境下，单节点推理延迟约为350ms/token。当模型规模扩大至LLaMA-65B时，单卡显存已无法承载，必须采用分布式推理方案。
核心优化策略
1. 模型并行分片：使用DeepSpeed ZeRO-3技术将模型参数切分到不同GPU上。关键代码如下：
from deepspeed.runtime.zero.stage3 import ZeroParamStatus
from deepspeed.runtime.engine import DeepSpeedEngine
deepspeed_config = {
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu"
}
}
}
2. 推理流水线并行：将前向传播过程分解为多个阶段，使用torch.nn.Sequential实现：
# 分层模型结构
layers = [nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Linear(4096, 4096)]
model = nn.Sequential(*layers)
3. 动态batch调度：通过TensorRT优化，将batch size从16提升至64，推理吞吐量增长约2.5倍。
实施建议
- 优先在边缘设备部署轻量化模型（如LLaMA-13B）
- 使用vLLM框架实现高吞吐量推理
- 配置监控系统追踪各节点延迟与资源利用率
最终架构可实现单节点推理延迟降低至200ms/Token，吞吐量提升3倍以上。
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