常州网站建设公司市场,《语文建设》网站,net创建网站之后怎么做,北京招聘网站设计师一、技术背景 近年来#xff0c;大语言模型#xff08;LLM#xff09;如 GPT-4、Qwen、DeepSeek-R1 等不断刷新参数规模和推理能力#xff0c;对算力和部署架构提出了极高要求。随着 AI 推理负载从实验室走向生产环境#xff0c;如何高效发挥高端 GPU 集群#xff08;如 …一、技术背景 近年来大语言模型LLM如 GPT-4、Qwen、DeepSeek-R1 等不断刷新参数规模和推理能力对算力和部署架构提出了极高要求。随着 AI 推理负载从实验室走向生产环境如何高效发挥高端 GPU 集群如 H800性能支撑超大参数模型的推理服务成为业界关注的热点。本实验选取了最新的 2 台单机 8 卡 H800 配置主存高达 1.5T基于 vLLM 框架对 DeepSeek-R1-0528-685B 这一 6850 亿参数级别的大模型进行了部署和性能评测
二、技术介绍
2.1 H800 简介
H800 是英伟达面向大规模 AI 推理/训练场景推出的高性能数据中心 GPU具备以下核心特点 算力强大单卡 FP16 算力高达 52 TFLOPS支持最新的 Tensor Core 和 Transformer Engine。 内存充裕每卡 80GB HBM3 高带宽显存带宽可达 2TB/s适合大模型加载与高吞吐推理。 互联高速支持 NVLink 及 PCIe Gen5显著提升多卡互联带宽降低跨卡通信延迟。 能效优异针对中国市场合规优化兼顾性能和功耗。 2.2 vLLM 简介
vLLMVersatile LLM Serving System是当前领先的大模型推理推理框架核心优势 高吞吐与低延迟创新的 Continuous Batch Prefill 和 Token Swapping KV-Cache 技术有效提升推理并发和显存利用率。 灵活并行策略支持 Tensor ParallelTP、Pipeline ParallelPP等多种分布式并行方案轻松应对超大模型跨多机多卡部署。 接口友好兼容 OpenAI API 和 HuggingFace 接口易于无缝接入现有推理服务架构。 易用与可扩展性开箱即用的部署脚本和监控工具方便大规模场景自动化运维
2.3 DeepSeek-R1 简介
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队发布的千亿级参数中文/多语言大模型。其 0528-685B 版本拥有高达 6850 亿参数主打以下特性 中文能力强大规模高质量中文语料训练优于同规模 GPT-4、Qwen 等在中文任务上的表现。 多语言支持兼容多语言语境适应全球化需求。 开放社区生态模型权重开放便于二次开发与企业级应用落地。 DeepSeek-R1-0528 推理模型文件拆解分析-CSDN博客文章浏览阅读891次点赞27次收藏18次。以非人工智能科班跨界研发人员的视角拆解分析 deepseek r1 的推理模型文件的层次结构希望能从最小的计算机实体存在的方式认识推理模型为何物通过直观的认识再去了解大模型相关https://blog.csdn.net/weixin_39403185/article/details/1484719992.4 部署策略
面对 DeepSeek-R1-0528-685B 这样超大模型部署策略需兼顾内存、显存与带宽核心思路如下 硬件分布采用 2 台服务器每台 8 张 H800总计 16 张 GPU单机 1.5T 内存满足模型权重与 KV-Cache 分布式加载需求。 并行策略vLLM 启用 Tensor ParallelTP16每张卡分担约 428 亿参数充分利用 NVLink 带宽和主存带宽提升并行效率。 模型加载采用模型分片加载权重分散于多卡并行计算主存承担权重预读取与数据缓存显存集中处理实时推理数据。 KV-Cache 优化结合 vLLM 的高效 KV-Cache 管理降低 Prefill/Decode 阶段的显存消耗支持大批量并发推理。 网络通信单机内部通过 NVLink/PCIe 直连跨机通过高速以太网或 InfiniBand 保证通信带宽和低延迟。
三、vLLM DS-R1-fp16 并行策略
3.1 基础环境
# 安装 conda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /data/miniconda3echo export PATH/data/miniconda3/bin:$PATH ~/.bashrc
echo source /data/miniconda3/bin/activate ~/.bashrc
echo conda activate vllm ~/.bashrc
source ~/.bashrcconda create -n vllm python3.10 -ysource /root/miniconda3/bin/activate
conda activate vllm
pip install ray[default]
pip install vllm[all]
pip install locust tiktoken
3.2 Ray 启动
ray stop --force
export VLLM_HOST_IP10.1.4.72
ray start --head \--node-ip-address10.1.4.72 \--port6379ray stop --force
export VLLM_HOST_IP10.1.4.74
ray start --address10.1.4.72:6379 \--node-ip-address10.1.4.74rm -rf /tmp/ray/session_*
3.3 vLLM 部署
nohup bash -c # —— 环境变量 —— export GLOO_SOCKET_IFNAMEibs108export NCCL_SOCKET_IFNAMEibs108## 强制 NCCL/RDMA 只走 mlx5_0 export NCCL_IB_HCAmlx5_0export NCCL_IB_DISABLE0# UCXRay 在内部会用到 UCX 通道 export UCX_NET_DEVICESmlx5_0:1export UCX_TLSrc,tcp,cuda_copy export UCX_IB_PCI_RELAXED_ORDERINGonexport VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHODspawn# vLLM / Ray 通信export VLLM_USE_V11export VLLM_HOST_IP10.1.4.72export RAY_ADDRESS10.1.4.72:6379# —— 启动命令 —— python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model /Ds/DeepSeek-R1-0528 \--served-model-name deepseek-reasoner \--host 0.0.0.0 \--port 30000 \--trust-remote-code \--distributed-executor-backend ray \--tensor-parallel-size 8 \--pipeline-parallel-size 2 \--enable-expert-parallel \--max-model-len 16384 \--max-num-seqs 512 \--max-num-batched-tokens 40960 \--gpu-memory-utilization 0.9 \--dtype float16 \--swap-space 32 \--block-size 32 \--enable-prefix-caching \--disable-log-requests \--disable-log-statsds.log 21 四、性能测试
4.1 简单测试
curl http://10.1.4.72:30000/v1/models | jq curl -s -X POST http://10.1.4.72:30000/v1/completions \-H Content-Type: application/json \-d {model: deepseek-reasoner,prompt: 请介绍deepseek-r1,max_tokens: 128,temperature: 0.6} | jq
4.2 基准测试
MODELdeepseek-reasoner PROMPT_LENGTH32 MAX_TOKENS64 \
locust -f locustfile.py --headless --host http://10.1.4.72:30000 \--master-bind-host10.1.4.72 \--master-host10.1.4.72 \--processes 8 \-u 10 -r 2 --run-time 180s
并发量 u10 r2 并发量 u50 r5
MODELdeepseek-reasoner PROMPT_LENGTH32 MAX_TOKENS64 \
locust -f locustfile.py --headless --host http://10.1.4.72:30000 \--master-bind-host10.1.4.72 \--master-host10.1.4.72 \--processes 12 \-u 50 -r 5 --run-time 180s 并发量 100 r10
MODELdeepseek-reasoner PROMPT_LENGTH32 MAX_TOKENS64 \
locust -f locustfile.py --headless --host http://10.1.4.72:30000 \--master-bind-host10.1.4.72 \--master-host10.1.4.72 \--processes 16 \-u 100 -r 10 --run-time 180s
并发量 150 r10 五、小结
本次实验基于国产高性能 H800 集群利用 vLLM 框架顺利完成了 DeepSeek-R1-0528-685B 的推理部署与性能验证。实验结果表明 大模型上 H800 的落地具备可行性特别是在主存资源充裕、NVLink 通信优化的场景下可以实现高吞吐低延迟的服务能力。 vLLM 框架的分布式和 KV-Cache 优化技术显著降低了推理资源消耗提高了大规模用户并发支持能力。 DeepSeek-R1 的实际推理能力和资源需求为今后千亿级参数模型的生产部署提供了参考依据。
随着 AI 硬件和推理框架不断升级未来在更大规模集群下进一步提升模型服务的经济性和稳定性将成为工程实践的新课题。欢迎关注后续更大规模、多任务协同推理的技术演进。
参考:
vLLM - vLLMhttps://docs.vllm.ai/en/latest/https://github.com/vllm-project/vllmhttps://github.com/vllm-project/vllm
