大语言模型推理时的模型并行策略
在大语言模型推理场景中，模型并行（Model Parallelism）是提升系统吞吐量和降低延迟的关键技术。本文将分享基于Transformer架构的实际部署经验。
核心思想
模型并行通过将模型参数分布到多个设备上执行计算，实现推理过程的并行化。在实际应用中，我们通常采用层间并行策略：将模型的不同层分配到不同GPU上，每个GPU负责处理特定层的前向传播。
实现步骤
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分层划分：根据模型结构，将Transformer层划分为多个组，每组分配给一个GPU。例如，对于24层的模型，可将其划分为4组，每组6层。
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通信优化：使用
torch.distributed进行跨设备通信，确保中间张量能够正确传递。示例代码：
import torch
import torch.distributed as dist
# 初始化分布式环境
if torch.cuda.is_available():
dist.init_process_group(backend='nccl')
# 将模型分配到对应设备
model = MyTransformer().to(f'cuda:{rank}')
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前向传播：在每层计算完成后，将中间结果通过
dist.gather()或dist.all_gather()进行同步。 -
性能调优：建议使用
torch.utils.checkpoint进行梯度检查点，减少内存占用。同时，合理设置batch size和序列长度以平衡吞吐量与延迟。
实际案例
在某金融场景中，我们通过模型并行将7B参数模型部署到8个A100 GPU上，推理延迟从320ms降至140ms，吞吐量提升约1.5倍。
注意事项
- 并行度越高，通信开销越大，需权衡计算与通信效率
- 保持各设备负载均衡，避免瓶颈
讨论