大语言模型推理并行策略全景解析：TP / DP / PP / EP 原理与 vLLM 实战性能验证
当大语言模型的参数规模跨过几十亿门槛之后，一个事实变得不可回避：单卡时代已经结束。无论是训练还是推理，模型本身的参数规模、KV Cache 的增长速度，以及真实业务中并发请求带来的显存与算力压力，都决定了大模型必须运行在多 GPU、甚至多节点的环境中。 ...
当大语言模型的参数规模跨过几十亿门槛之后，一个事实变得不可回避：单卡时代已经结束。无论是训练还是推理，模型本身的参数规模、KV Cache 的增长速度，以及真实业务中并发请求带来的显存与算力压力，都决定了大模型必须运行在多 GPU、甚至多节点的环境中。 ...