一、小常识

1、计算大模型占用多少显存

对于一个7B（70亿）参数的模型，每个参数使用16位浮点数（等于 2个 Byte）表示，则模型的权重大小约为：

70×10^9 parameters×2 Bytes/parameter=14GB
70亿个参数×每个参数占用2个字节=14GB

所以我们需要大于14GB的显存。注意14GB单纯是大模型启动所占的显存大小，还有推理过程的输入和输出，kv缓存，推理框架运行等，都需要消耗显存。

2、大模型推理

大模型已经训练好了，现在拿它来“用”——让它预测、生成或分类。比如你用 ChatGPT 聊天、用图像模型生成图像，这些都是大模型推理阶段。

二、分布式推理的场景

1.单卡显存不足：如QwQ-32B（320亿参数）需在双A6000显卡上部署。
2.高并发请求：在线服务需同时处理多用户请求，分布式推理通过连续批处理（Continuous Batching）提升效率。

三、vLLM的分布式推理实现

vLLM通过PagedAttention和张量并行技术优化显存管理和计算效率，支持多GPU推理。核心机制：

• 张量并行：通过tensor_parallel_size参数指定GPU数量，模型自动拆分到多卡。
• PagedAttention：将注意力机制的键值（KV）缓存分块存储，减少显存碎片，提升利用率。
• 连续批处理：动态合并不同长度的请求，减少GPU空闲时间。

官方文档：https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html

中文文档（非官方）：https://vllm.hyper.ai/docs/serving/distributed-inference-and-serving

vLLM分布式推理实战

1、要使用 LLM 类运行多 GPU 推理，将 tensor_parallel_size 参数设置为要使用的 GPU 数量。例如，要在 4 个 GPU 上运行推理:

from vllm import LLM
llm = LLM(`facebook/opt-13b`, tensor_parallel_size=4)
output = llm.generat