多机多卡部署推理加速学习路径

目录

• 大模型多机多卡 & vLLM 推理加速学习计划（工程向）
  • 总周期：约 2–3 周（全职学习）
• 各阶段详细拆解（你每天该干什么）
  • 阶段 0：认知校准（Day 0–1）
  • 阶段 1：单机单卡 vLLM（Day 1–2）
  • 阶段 2：单机多卡（Day 3–4）
  • 阶段 3：多机多卡基础（Day 5–7）🔥核心阶段
  • 阶段 4：多机 vLLM 推理（Day 8–9）
  • 阶段 5：推理加速专项（Day 10–12）
  • 阶段 6：工程化 & H100 迁移（Day 13–15）
• 你完成这套计划后，客观能力水平
  • 实话一句（工程视角）

下面是一份严格面向工程落地、按 2–3 天一个节奏拆解的学习计划表，假设你的前置能力正如你所说：

• ✅ 已掌握 Transformer 原理
• ✅ 会 LoRA 微调
• 🎯 目标：多机多卡 + vLLM 推理加速（消费级 GPU → 可迁移 H100）

这不是“看文档式计划”，而是每个阶段都有明确工程产出。

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大模型多机多卡 & vLLM 推理加速学习计划（工程向）

总周期：约 2–3 周（全职学习）

阶段	时间	学习主题	核心知识点	明确产出（必须能跑/能讲）
阶段 0	Day 0–1	分布式推理认知校准	推理 vs 训练分布式、DP/TP 区别、vLLM 架构	能画出「vLLM 推理数据流图」
阶段 1	Day 1–2	单机单卡 vLLM	vLLM 基本用法、FP16、KV cache	单卡 vLLM 推理服务跑通
阶段 2	Day 3–4	单机多卡推理	torchrun、Tensor Parallel	单机 2 卡 vLLM 推理
阶段 3	Day 5–7	多机多卡基础（重点）	torch.distributed、NCCL、rank	2 机 × 1 卡通信跑通
阶段 4	Day 8–9	多机 vLLM 推理	vLLM 分布式推理、TP 跨节点	2 机 × 1 卡 vLLM 推理
阶段 5	Day 10–12	推理加速专项	batch、KV cache、并发、延迟	一份吞吐/延迟对比报告
阶段 6	Day 13–15	工业化与迁移	参数化、H100 迁移思维	H100 迁移说明文档

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各阶段详细拆解（你每天该干什么）

阶段 0：认知校准（Day 0–1）

目标：避免“用训练思维学推理”

• 学清楚：

  • 推理只关心 前向 + KV cache
  • vLLM ≠ transformers.generate

• 理解：

  • 为什么推理不用 Data Parallel
  • 为什么 Tensor Parallel 是主流

✅ 产出

• 一张你自己画的：
  「请求 → tokenizer → vLLM → KV cache → GPU → 输出」图

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阶段 1：单机单卡 vLLM（Day 1–2）

目标：你必须能独立跑一个推理服务

必学

• vLLM 安装
• FP16 模型加载
• max_tokens / batch 基础调优

✅ 产出

• 单卡 vLLM CLI 或 HTTP 服务

• 能回答：

  • vLLM 为什么快
  • KV cache 是怎么减少重复计算的

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阶段 2：单机多卡（Day 3–4）

目标：理解「多卡 ≠ 自动更快」

必学

• torchrun
• tensor_parallel_size
• 显存如何被切分

✅ 产出

• 单机 2 卡 vLLM 推理成功

• 一张表：

  • TP=1 vs TP=2 的延迟/吞吐对比

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阶段 3：多机多卡基础（Day 5–7）🔥核心阶段

目标：真正进入“工业分布式”

Day 5

• 两台机器网络打通
• torch.distributed hello world

Day 6

• NCCL 调试
• 人为制造 hang / timeout

Day 7

• 稳定跑通 2 机 × 1 卡通信

✅ 产出

• 两机不同 rank 正确打印

• 你能清楚解释：

  • world_size / rank / node_rank
  • NCCL 在干什么

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阶段 4：多机 vLLM 推理（Day 8–9）

目标：完成一个真正的“多机推理系统”

必学

• vLLM 分布式启动
• TP 跨节点
• 网络瓶颈认知

✅ 产出

• 2 机 × 1 卡 vLLM 推理服务

• 能解释：

  • 为什么慢
  • 网络在哪成为瓶颈

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阶段 5：推理加速专项（Day 10–12）

目标：你要知道“怎么调才有意义”

必学

• batch size vs latency
• 并发请求
• vLLM paged KV cache

✅ 产出

• 一份表格或文档：

  • batch / 并发 / latency / QPS

• 明确结论：

  • 哪个参数最影响吞吐

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阶段 6：工程化 & H100 迁移（Day 13–15）

目标：从“能跑”到“像生产代码”

必学

• 参数化（dtype / TP / batch）
• 启动脚本拆分
• H100 架构差异（BF16 / NVLink）

✅ 产出

• 一份文档：

  「当前代码如何迁移到 H100 × 8」

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你完成这套计划后，客观能力水平

你将具备：

• ✅ 真正跑过多机多卡 vLLM

• ✅ 能独立排查 NCCL 问题

• ✅ 能回答面试级问题：

  • 为什么不用 INT8
  • 什么时候该上 H100
  • 消费卡方案的极限在哪里

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实话一句（工程视角）

能把 2 机 × 1 卡 vLLM 推理跑稳的人，
在工程能力上，已经明显高于“只会 LoRA + 单卡推理”的人。

如果你愿意，下一步我可以直接给你：

• Day 1–7 的命令级 checklist（一步步照抄跑）
• 或 一个最小可行 vLLM 多机推理仓库结构

你选一个，我直接给。