【深度学习新浪潮】如何入门分布式大模型推理？

要深入掌握分布式大模型推理，需要从并行策略细节、工具链深度配置、性能优化实操和工程化问题解决四个维度展开。以下内容结合具体场景（如70B模型推理），提供可落地的代码实现和配置方案，覆盖模型并行、数据并行、流水线并行的核心细节。

一、分布式推理的核心并行策略深度解析

在实际部署中，单一并行策略往往无法满足需求（如70B模型单靠模型并行可能效率低），需结合多种策略。先明确三种并行的本质区别：

策略	核心逻辑	适用场景	通信开销
模型并行	拆分模型层/参数到不同设备	模型参数超单卡显存（如70B模型）	层间通信高
数据并行	多设备复制模型，拆分输入数据	高并发场景（如批量处理1000+请求）	梯度同步低（推理无梯度）
流水线并行	模型拆分为“阶