多GPU推理

某些模型现已支持内置的张量并行（Tensor Parallelism, TP），并通过 PyTorch 实现。张量并行技术将模型切分到多个 GPU 上，从而支持更大的模型尺寸，并对诸如矩阵乘法等计算任务进行并行化。

要启用张量并行，只需在调用 [~AutoModelForCausalLM.from_pretrained] 时传递参数 tp_plan="auto"：

import os
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"

# 初始化分布式环境
rank = int(os.environ["RANK"])
device = torch.device(f"cuda:{rank}")
torch.cuda.set_device(device)
torch.distributed.init_process_group("nccl", device_id=device)

# 获取支持张量并行的模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    tp_plan="auto",
)

# 准备输入tokens
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
prompt = "Can I help"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

# 分布式运行
outputs = model(inputs)

您可以使用 torchrun 命令启动上述脚本，多进程模式会自动将每个进程映射到一张 GPU：

torchrun --nproc-per-node 4 demo.py

目前，PyTorch 张量并行支持以下模型：

Llama

如果您希望对其他模型添加张量并行支持，可以通过提交 GitHub Issue 或 Pull Request 来提出请求。

预期性能提升

对于推理场景（尤其是处理大批量或长序列的输入），张量并行可以显著提升计算速度。

以下是 Llama 模型在序列长度为 512 且不同批量大小情况下的单次前向推理的预期加速效果：

2.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape

多GPU推理

预期性能提升

2.7 KiB

Raw Blame History