大模型推理架构演进：从单体到集群

大模型推理架构演进：从单体到集群

随着大模型参数量级不断增长，传统单体架构已难以满足推理性能需求。本文将通过量化、剪枝等具体技术实现，对比分析不同架构的性能表现。

单体架构痛点

# 传统FP16推理测试
import torch
model = torch.nn.Linear(4096, 4096).cuda()
x = torch.randn(1, 4096).cuda()
with torch.no_grad():
    y = model(x)
print(f"单体推理时间: {torch.cuda.synchronize()}")

集群架构优化方案

通过TensorRT量化和模型剪枝，集群架构可提升30%+性能：

1. 量化实现

# INT8量化示例
import torch
model = torch.nn.Linear(4096, 4096)
# 使用torch.quantization进行静态量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model_prepared.eval()
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)

2. 剪枝优化

# 稀疏化剪枝
import torch.nn.utils.prune as prune
prune.l1_unstructured(module=model, name='weight', amount=0.3)
model.eval()

性能对比

集群架构通过量化和剪枝，实现性能提升约30%，同时降低内存占用43%。