Pp on Wilson Wuhttps://wilsonwu.me/zh/tags/pp/Recent content in Pp on Wilson WuHugozh-CNWed, 24 Dec 2025 00:00:00 -0500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https://wilsonwu.me/zh/blog/2025/llm-inference-parallelism-in-vllm/Wed, 24 Dec 2025 00:00:00 -0500https://wilsonwu.me/zh/blog/2025/llm-inference-parallelism-in-vllm/<p>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：<strong>单卡时代已经结束</strong>。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。</p>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。

分布式推理趋势

然而，用多张卡跑模型并不是一个简单的资源堆叠问题。在实践中，工程团队很快会发现：不同的拆分方式，带来的性能表现差异可能是数量级的。有的配置 TTFT 极低，却在高并发下迅速失速；有的方案吞吐惊人，却难以满足在线服务对延迟的要求；还有一些组合在理论上看似合理，却在真实硬件拓扑下被通信成本完全吞噬。

在训练与推理阶段，业界逐步沉淀出四类核心并行策略：

  • TP（Tensor Parallelism，张量并行）
  • DP（Data Parallelism，数据并行）
  • PP（Pipeline Parallelism，流水线并行）
  • EP（Expert Parallelism，专家并行，主要用于 MoE）

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大语言模型四种核心并行策略基础

Tensor Parallelism（TP）：算子级拆分

核心思想：将单层内部的矩阵计算（如 Linear / Attention）沿维度切分到多张 GPU 上并行计算。

典型拆分方式：

  • Linear 层按 hidden_size 或 num_heads 切分
  • Attention 的 Q / K / V 或 FFN 的中间层拆分

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优点：

  • 单层显存占用显著下降
  • 单 token 延迟较低（适合推理）

代价：

  • 每一层都需要 All-Reduce / All-Gather
  • 通信频繁，对 NVLink / IB 依赖高

适用场景：

  • 单模型过大但层数不多
  • 对 TTFT（Time To First Token）敏感的在线推理

Data Parallelism（DP）：请求级复制

核心思想：模型完整复制到多张 GPU，每张 GPU 处理不同请求或 batch。

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优点：

  • 实现简单
  • 无模型内部通信
  • 吞吐线性扩展

代价：

  • 显存需求最高（每卡一整模型）
  • 单请求延迟不变

适用场景：

  • 模型能放进单卡
  • 离线推理 / 高并发吞吐

Pipeline Parallelism（PP）：层级切分

核心思想：将模型按层切分到多张 GPU，请求在 GPU 间流水线式流动。

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优点：

  • 几乎无层内通信
  • 显存效率高（比 DP 好）

代价：

  • pipeline bubble（气泡）带来空转
  • 小 batch 下延迟显著升高

适用场景：

  • 超深模型（如 70B+）
  • 长序列推理或训练

Expert Parallelism（EP）：MoE 专属并行

核心思想：在 MoE（Mixture of Experts）模型中，不同 Expert 分布在不同 GPU 上，仅被激活的 Expert 参与计算。

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优点：

  • 参数规模大但计算稀疏
  • 性能/参数比极高

代价：

  • Token 路由与负载不均
  • 通信模式复杂

适用场景：

  • MoE 模型（如 Mixtral、DeepSeek-MoE）
  • 高参数规模、可接受一定调度复杂度

并行策略并非互斥，而是可组合的

在真实系统中，并行策略通常组合使用：

组合方式 典型用途
TP × DP 推理最常见组合
TP × PP 超大模型训练 / 推理
TP × EP MoE 推理
DP × EP 高吞吐 MoE 服务
TP × PP × DP 大规模分布式集群

问题不在于能不能用，而在于：不同组合，在真实推理负载下，性能表现差异极大。

这正是 vLLM 非常适合做验证的原因。

vLLM 中的并行能力概览

vLLM 是一个面向高性能 LLM 推理的引擎，其核心优势包括：

  • 高效 KV Cache 管理（PagedAttention）
  • 原生支持 TP / PP
  • 对 DP 友好（多实例、多副本）
  • MoE 模型中支持 EP（依赖模型实现）

在 vLLM 中，并行配置主要通过启动参数 + 资源拓扑控制。

基于 vLLM 的并行策略配置示例

Tensor Parallelism（TP）

vllm serve meta-llama/Llama-2-70b-hf \
  --tensor-parallel-size 4

含义：

  • 模型每一层被拆分到 4 张 GPU
  • 适合单请求低延迟验证

Pipeline Parallelism（PP）

vllm serve meta-llama/Llama-2-70b-hf \
  --pipeline-parallel-size 2 \
  --tensor-parallel-size 2

含义：

  • 2-stage pipeline
  • 每 stage 内 2-way TP
  • 总 GPU 数 = 4

Data Parallelism（DP）

vLLM 本身不显式声明 DP，而是通过多实例部署实现：

# GPU 0-3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 vllm serve ...

# GPU 4-7
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 vllm serve ...

再通过上层负载均衡（如 Kubernetes / Gateway）实现 DP。

Expert Parallelism（EP）

对于 MoE 模型（如 Mixtral）：

vllm serve mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 4

vLLM 会自动将 Expert 分布到 TP 组内 GPU（模型内部实现 EP）。

如何在 vLLM 中“验证”并行组合的真实性能

核心评测指标

建议至少关注以下指标：

指标 含义
TTFT 首 token 延迟
Tokens/s 生成吞吐
GPU 利用率 并行效率
KV Cache 命中率 长上下文效率
通信开销 TP / EP 成本

推荐对比实验矩阵

以 8 GPU 为例：

方案 TP PP DP 适用目标
A 8 1 1 最低延迟
B 4 2 1 显存均衡
C 2 2 2 吞吐优先
D 1 1 8 最大并发

通过固定输入长度与请求并发，对比上述方案即可得到清晰结论。

实际经验结论（常见规律）

  • TP 越大，TTFT 越低，但通信越重
  • PP 提升显存利用率，但对小 batch 极不友好
  • DP 是吞吐的唯一线性放大手段
  • MoE 的 EP 在低并发下可能反而变慢

总结

并行策略没有最优解，只有最适解，TP / DP / PP / EP 并不是竞争关系，而是：

在模型规模、请求模式、硬件拓扑三者约束下的工程权衡。

vLLM 提供了一个极其适合做并行策略验证与对比实验的平台。真正有价值的工作不是“支持了什么并行”，而是：

  • 在你的模型
  • 在你的硬件
  • 在你的真实请求负载下

验证哪种组合，才是最优解。

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