AI推理多卡并行：从单卡到多卡的性能飞跃

最近很多朋友都在问，AI推理到底能不能用多张显卡？这个问题问得特别好，因为随着大模型越来越火，单张显卡已经很难满足实际需求了。今天就和大家详细聊聊这个话题，让你彻底搞懂多卡推理的那些事儿。

为什么单张显卡不够用了？

现在的AI模型真是越来越大了。回想几年前，一个几百MB的模型就算是大模型了，可现在呢？动辄几十GB，甚至上百GB。就拿大家熟悉的ChatGLM来说，6B参数的模型已经不算大了，70B、130B参数的模型比比皆是。

这么大的模型，单张显卡根本装不下。就算勉强装下了，推理速度也慢得让人着急。想象一下，你问个问题要等半分钟才能得到回答，这体验确实不太友好。

更重要的是，在实际的业务场景中，我们往往需要同时服务很多用户。如果只有一个用户在问问题还好，要是几十个、几百个用户同时在使用，单张显卡肯定就扛不住了。

多卡推理的三种核心方式

多卡推理不是简单地把模型复制到每张卡上那么简单，这里面有好几种不同的技术路线。

模型并行

这种方式是把一个完整的模型拆分成几个部分，分别放在不同的显卡上。比如把一个30层的神经网络，前10层放在第一张卡，中间10层放在第二张卡，最后10层放在第三张卡。数据就像流水线一样，从第一张卡流到第二张卡，再到第三张卡，最后给出结果。

这种方式的优点很明显——可以运行远超单卡显存容量的大模型。但缺点也很明显，因为必须顺序执行，所以速度上会有一些损失。

数据并行

这种方式是把整个模型完整地复制到每张显卡上，然后把不同的输入数据分配给不同的卡。比如有四张卡，就可以同时处理四个用户的请求。

这种方式特别适合需要同时服务大量用户的场景，因为可以成倍地提高系统的吞吐量。不过前提是单张卡的显存要能装下整个模型。

张量并行

这是目前比较高级的一种方式，它把模型中的单个大张量拆分成多个小张量，分布到不同的卡上。这种方式在保持较好性能的也能支持大模型的推理。

多卡推理带来的实实在在的好处

用了多张显卡之后，最直接的感受就是速度变快了。这可不是一点点提升，而是质的飞跃。

首先是推理速度的提升。特别是对于那种需要实时响应的场景，比如智能客服、在线翻译，速度快慢直接决定了用户体验的好坏。

其次是能支持更大的模型。有些特别大的模型，单卡根本想都别想，但通过多卡并行就能轻松运行。这就好比你一个人搬不动的大箱子，多几个人一起抬就轻松多了。

还有就是系统吞吐量的大幅增加。原来可能只能同时服务10个用户，现在轻松就能服务50个、100个用户。对于商业应用来说，这意味着可以用同样的硬件成本服务更多的客户。

多卡系统还有更好的容错能力。万一某张卡出问题了，其他卡还能继续工作，不至于整个系统都瘫痪。

如何选择合适的多卡方案？

面对这么多选择，到底该怎么选呢？这主要取决于你的具体需求。

如果你的主要目标是运行超大规模模型，比如那些参数超过700亿的巨头，那么模型并行可能是唯一的选择。

如果你需要同时服务大量用户，比如做一个公开的AI服务网站，那么数据并行会更适合你。

如果你的需求比较均衡，既想要较好的性能，又需要支持较大的模型，那么张量并行会是个不错的选择。

在实际操作中，很多人会选择混合策略。比如在一个8卡的服务器上，用模型并行把大模型分布到所有卡上，同时在每张卡上做数据并行来处理多个请求。这种组合拳往往能取得最好的效果。

多卡推理的实际应用场景

说了这么多理论，多卡推理到底用在什么地方呢？其实应用场景比你想的要多得多。

首先是企业级的智能客服系统。一个大企业，每天可能有成千上万的客户咨询，如果没有多卡并行的支持，根本应付不过来。

其次是在线翻译服务。像百度翻译、谷歌翻译这样的服务，每秒钟都要处理海量的翻译请求，多卡推理是必须的。

还有内容生成平台，比如AI写作、AI绘画这类服务。用户都希望自己的请求能尽快得到响应，多卡并行就能满足这个需求。

在科研领域，研究人员经常需要运行大型模型来进行各种实验，多卡配置能大大缩短实验周期。

甚至是个人开发者，如果要做一些对外服务的AI应用，也需要考虑多卡方案。

开始你的多卡推理之旅

如果你已经心动了，想要尝试多卡推理，这里有一些实用的建议。

首先从简单的开始，不要一上来就搞太复杂的配置。可以先试试数据并行，这种相对容易理解和实现。

选择成熟的开源框架也很重要，比如DeepSpeed、vLLM这些工具都对多卡推理有很好的支持，能帮你省去很多底层的繁琐工作。

硬件选择上，建议用同型号的显卡，这样能避免很多兼容性问题。不同型号的卡混用虽然理论上可行，但实践中可能会遇到各种坑。

最重要的是，要根据你的实际需求来选择方案，不要盲目追求最新的技术。适合的才是最好的。

多卡推理已经成为了AI应用发展的必然趋势。随着模型越来越大，应用场景越来越复杂，单卡打天下的时代正在慢慢过去。掌握多卡推理技术，无论是对个人发展还是对企业竞争，都具有重要的意义。

希望这篇文章能帮你理清思路，在AI推理的道路上走得更远。如果你在实际操作中遇到什么问题，欢迎随时交流讨论！