基于多卡GPU的大模型推理加速实践
最近在为一个大模型推理服务做性能优化时，踩了不少坑，分享一下实际的多卡加速实践经验。
问题背景
我们部署了一个7B参数的LLM模型，在单卡（A100 80GB）上推理耗时约12秒，业务要求降到5秒以内。直接上多卡是最直观的想法。
实践过程
第一步：模型并行拆分
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch.nn.parallel
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
# 将模型分配到多张GPU上
model = torch.nn.parallel.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2])
第二步：推理测试
with torch.no_grad():
output = model(input_ids)
遇到的问题
- 内存分配不均：两张卡的显存使用率差异很大，一张满载一张空闲
- 通信开销大：多卡间同步时间比计算时间还长
- 结果不一致：不同GPU上的输出存在微小差异
解决方案
最终采用HuggingFace的accelerate库进行优化：
from accelerate import infer_auto_device_map, load_and_quantize
# 自动设备分配
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
device_map = infer_auto_device_map(model)
model = load_and_quantize(model, device_map=device_map)
性能对比
| 配置 | 平均耗时 |
|---|---|
| 单卡 | 12s |
| 多卡（优化前） | 8s |
| 多卡（优化后） | 4.2s |
总结
多卡推理的关键不是简单堆加，而是在设备分配、通信优化和内存管理上做文章。建议优先使用成熟的框架工具如accelerate或deepspeed，避免从零实现。
讨论