、q5_k_m 、q6_k 和 q8_0 。欲了解更多信息，请访问 llama.cpp 。 1.10 vLLM 我们建议您在部署 Qwen 时尝试使用 vLLM 。它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值 内存管理（通过 PagedAttention 实现）、连续批处理输入请求、优化的 CUDA 内核等功能。要了解更多关于 vLLM 的信息，请参阅 论文 和 文档 。 1.10.1 about large language models."}, ] ) print("Chat response:", chat_response) 1.10.4 多卡分布式部署 要提高模型的处理吞吐量，分布式服务可以通过利用更多的 GPU 设备来帮助您。特别是对于像 Qwen1. 5-72B-Chat 这样的大模型，单个 GPU 无法支撑其在线服务。在这里，我们通过演示如何仅通过传入参数 tensor_parallel_size

SE/AVX/Neon • operator fusion • 针对特定场景重写耗时算子 • 重构tensorflow计算引擎 • batching • 批量调度请求到GPU，增大并发和吞吐量 4 深度学习-分布式模型推理 • 深度特征效果对比 • 文本Embedding特征，相比于文本标签，相关指标提升约3+% • 基于word2vec、bert等生成embedding向量，提高了语义编码的准确性，降低了训练成本

法是研究人员的首选。然而， 用GPU训练神经网络改变了这一格局。图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）早年用来加速图形处 理，使电脑游戏玩家受益。GPU可优化高吞吐量的4 × 4矩阵和向量乘法，从而服务于基本的图形任务。幸运 的是，这些数学运算与卷积层的计算惊人地相似。由此，英伟达（NVIDIA）和ATI已经开始为通用计算操作 优化gpu，甚至把它们作为通用GPU（general‐purpose ，构建出具有出色性能的系统。同时，至少对底层硬件有 一定的了解也是必不可少的。本节不能替代硬件和系统设计的相关课程。相反，本节的内容可以作为理解某 些算法为什么比其他算法更高效以及如何实现良好吞吐量的起点。一个好的设计可以很容易地在性能上造就 数量级的差异，这也是后续产生的能够训练网络（例如，训练时间为1周）和无法训练网络（训练时间为3个 月，导致错过截止期）之间的差异。我们先从计算机的研 内存通常比CPU的内存小得多，因为前者的 成本更高。就目的而言，它们的性能与特征大体上是相似的，只是GPU的速度更快。就本书而言，我们完全 可以忽略细节，因为这些技术只在调整GPU核心以获得高吞吐量时才起作用。 12.4.3 存储器 随机访问存储的一些关键特性是 带宽（bandwidth）和 延迟（latency）。存储设备也是如此，只是不同设备 之间的特性差异可能更大。 硬盘驱动器