在LLM推理上,张量并行(Tensor Parallelism, TP)是一种重要的模型加速手段:将模型的权重矩阵按照一定的规则(如列分割或行分割)拆分为多个部分,在每个GPU上分别完成部分计算,从而可以提高计算速度以及降低单个GPU的内存需求。在VLLM中,张量并行主要涉及到进程(worker)管理、行并行、列并行,以及Reduce通信. 下面会结合代码
(TP,Tensor Parallelism)可以将模型的张量(如权重矩阵)分割到多个 GPU 上进行并行计算,以加速模型的推理过程,特别是对于单个 GPU 上无法放下整个模型的情形。本文是作者在初读vllm源码的过程中对tp并行实现的学习记录。(基于版本0.8.1的代码) 初学TP并行可以参考Megatron-LM原文Megatron-LM: Training Multi-Billion ...
Hi, thanks! I use vllm to inference the llama-7B model on single gpu, and tensor-parallel on 2-gpus and 4-gpus, we found that it is 10 times faster than HF on a single GPU, but using tensor parallelism, there is no significant increase i...
推理阶段:拆分计算图,合并前向结果(如vLLM的注意力头并行)。 优势: 降低单设备显存占用,支持更大模型。 提升计算吞吐量(若通信开销可控)。 二、PyTorch分布式训练中的张量并行 目标与场景: 训练优化:解决显存不足问题,加速梯度计算。 常与数据并行(Data Parallelism)结合,形成混合并行策略。 实现方式: 参数切分:将...
(1) Policy model + reference model + vllm engines are now living on the same node (2) All gpus can be used to generate rollouts, and vllm tensor_parallel_size can be set to values > 1 (3) Policy model and optimizer states are offloaded to cpu and reloaded to gpu prior to and ...
NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练基于Transformer的大型语言模型。Megatron-LM 综合应用了数据并行(Data Parallelism),张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)。很多大模型的训练过程都采用它,例如bloom、opt、智源等。
评估显示,DeepSeek-V3优于其他开源模型,性能与领先的闭源模型相当。DeepSeek-V3提供模型下载,并支持通过DeepSeek-Infer Demo、SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM和vLLM等多种方式在本地运行,实现标准化数据操作和统一模型接口。 框架: Safetensors 其他: vllm...
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这只是一个简化后的例子,并不是高性能矩阵乘法核心的精确编写方式,但它包含了所有基本要素。CUDA 程序员会将此作为第一份 "草稿",然后利用双缓冲(double buffering)、寄存器优化(register optimization)、占用优化(occupancy optimization)、指令级并行(instruction-level parallelism)等概念逐步优化,在此就不展开讨论了。
这只是一个简化后的例子,并不是高性能矩阵乘法核心的精确编写方式,但它包含了所有基本要素。CUDA 程序员会将此作为第一份 "草稿",然后利用双缓冲(double buffering)、寄存器优化(register optimization)、占用优化(occupancy optimization)、指令级并行(instruction-level parallelism)等概念逐步优化,在此就不展开讨论了。