玩转大语言模型:基于 vLLM 框架的大模型推理优化实现参数 / 数据(P/D)分离
大模型在推理部署时,往往存在显存瓶颈: 模型参数(Parameters, P)动辄上百 GB,需要长期驻留显存。 输入/输出数据(Data, D)则随请求动态变化,但往往和参数耦合在同一设备上,导致显存占用不均衡,扩展性受限。 为了解决这一问题,可以借助 vLLM 框架实现参数 / 数据(P/D)分离,提升推理系统的灵活性和吞吐。 大模型推理的资源瓶颈 以一个 70B 规模的 Transformer 模型为例: 参数权重(FP16 存储)约需 140GB 显存; 每次请求输入的序列数据、KV Cache 会消耗额外显存,并随 batch size 增长而急剧膨胀。 如果不加区分地将 P 与 D 放在同一块 GPU: 参数长期驻留,挤压了用于动态数据的显存; 多实例并发时,数据显存不足,限制了吞吐。 因此,在分布式推理系统中,业界逐渐采用 参数与数据分离(P/D Separation) 的架构思路。 vLLM 简介 vLLM 是一个高性能的大模型推理引擎,核心优势包括: PagedAttention:高效管理 KV Cache,支持大批量并发; 高吞吐率:相较于 Hugging Face Transformers 推理,吞吐提升数倍; 灵活的分布式支持:可结合 DeepSpeed、Megatron 等方案,支持参数/数据分布式存储与调度。 vLLM 的模块化架构,使其天然适合实现 P/D 分离。 P/D 分离的实现思路 在 vLLM 中,推理流程大致分为两个部分: 参数侧(P) 模型权重加载与存放; 可通过 ZeRO-3 / Tensor Parallel 等策略将参数分布在多 GPU 节点上; 参数在整个推理生命周期中保持常驻,不随请求波动。 数据侧(D)...