因此,使用FasterTransformer,您可以在多个 GPU 上以张量并行运行大型Transformer,以减少计算延迟。同时,TP 和 PP 可以结合在一起,在多 GPU 节点环境中运行具有数十亿、数万亿个参数的大型 Transformer 模型。 DeepSpeed-MII 是 DeepSpeed 的一个新的开源 Python 库,旨在使模型不仅低延迟和低成本推理,而且还易于访问。
它的作用是将我们要使用的模型load到各块卡上(目前对单卡装不下的模型,vLLM支持tp/pp推理),然后对Controller传来的数据做1次推理,返回相关结果。我们来细看下这块: Distributed Workers:图中绘制为Distributed Workers这个绿色块,其实按vLLM的源码内容,写成Executor会更合适一些。它就是所有Workers的管控中心,它指定...
Distributed Workers,也就是分布式系统,Worker 是运行 model 的单位,对于每个 device(也即每张卡)创建一个 Worker,一个worker负责维护一张GPU上的kv cache和该GPU上的执行。它将我们要使用的模型load到各块卡上(目前对单卡装不下的模型,vLLM支持tp/pp推理),然后对Controller传来的数据做1次推理,返回相关结果。一...
与社区共同打造大模型极致推理性能,充分释放昇腾算力 vLLM Ascend即将在昇腾平台支持vLLM多个高阶特性,如请求调度算法chunked prefill,大模型分布式并行策略Tensor Parallelism (TP)、PipelineParallelism(PP),投机解码speculative decoding等,开源社区最新加速能力平滑迁移,支持昇腾平台高性能推理。 全面的社区支持,让开发更简...
在底层,节点间或节点内通信依赖于 MPI 、 NVIDIA NCCL、Gloo等。因此,使用FasterTransformer,您可以在多个 GPU 上以张量并行运行大型Transformer,以减少计算延迟。同时,TP 和 PP 可以结合在一起,在多 GPU 节点环境中运行具有数十亿、数万亿个参数的大型 Transformer 模型。
--pipeline-parallel-size (-pp) <size>:流水线并行阶段的数量,有助于在多个GPU间分配计算任务。 --tensor-parallel-size (-tp) <size>:张量并行副本数量,用于在单个GPU内部分割模型参数,加速计算。 日志与调试 --disable-log-stats, --disable-log-requests:禁用统计日志记录和请求日志功能,减少不必要的日志输...
--pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE,-ppPIPELINE_PARALLEL_SIZE 管道阶段的数量。 --tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE,-tpTENSOR_PARALLEL_SIZE 张量并行副本的数量。 --max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS 分多批次顺序加载模型,以避免在使用张量并行和大型模型时发生RAM...
大家可以先从HF及或代理弄一份权重回来,直连大概率直接超时或者把公网IP打爆。我们今天展示的多机多卡8xH20 (x2) 部署,对应TP size 8,PP size 2,所以要搞两台这样的机器过来。同时有一个假设:两机的网络互通,不一定需要IB,储存需要共享(NAS或OSS均可),完成准备工作之后便可以做第一步。
parallel_config的配置如下,pp=1,tp=2,world_size=2 {'pipeline_parallel_size': 1, 'tensor_parallel_size': 2, 'worker_use_ray': True, 'max_parallel_loading_workers': None, 'disable_custom_all_reduce': False, 'tokenizer_pool_config': None, 'ray_workers_use_nsight': False, 'placement_...
vllm serve /models/unsloth-DeepSeek-R1-BF16/ -pp 3 -tp 8 --trust-remote-code --max-model-len 4096 --worker-use-ray --swap-space 16 --gpu-memory-utilization 0.95 I've observed a significant memory imbalance issue in the pipeline parallel deployment: The last node in the Ray cluster...