多模态大模型推理中的并行计算优化踩坑记录
最近在优化一个多模态大模型推理系统时，踩了几个典型的并行计算坑，分享一下经验。
问题背景
我们的系统需要同时处理文本和图像输入，采用Transformer架构。在8卡A100的环境下，推理吞吐量只有预期的60%。
踩坑过程
坑1：简单数据并行导致通信开销过大 最初直接使用PyTorch的DataParallel，结果发现GPU利用率很低，通信开销占了总时间的40%。
# 错误示例
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2,3])
坑2：模型并行策略不当 尝试将模型切分到不同GPU上，但没有考虑激活值的存储，导致显存溢出。
# 错误示例
model_parallel = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0,1])
实际优化方案
最终采用Pipeline并行+梯度检查点的组合策略：
- 使用FSDP进行模型并行（
torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel） - 启用梯度检查点减少显存占用
- 通过
torch.compile进行代码优化
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
from torch.distributed.fsdp.wrap import wrap
model = FSDP(model, sharding_strategy="FULL_SHARD")
model = torch.compile(model)
优化后，吞吐量提升到90%，显存利用率也达到85%。
关键教训
并行计算不是简单的堆硬件，需要根据具体模型结构和数据流来设计。建议在部署前先做性能分析，避免盲目追求高并发。
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