突破内存壁垒：使用vLLM实现分布式推理

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展正以惊人的速度推进。从GPT系列到Llama家族，模型参数量从数十亿级迈向万亿级，这种指数级增长带来了前所未有的性能提升，但也伴随着严峻的硬件挑战。其中，内存限制成为阻碍高性能LLM部署的主要瓶颈之一。本文将深入探讨如何通过vLLM框架实现分布式推理，突破单机内存限制，在消费级硬件上部署高精度大型语言模型的技术路径与实践经验。

一、内存困境：高精度模型部署的"阿喀琉斯之踵"

当我们在生产环境中部署大型语言模型时，首先面临的就是内存容量的硬性约束。以Meta发布的Llama 3.2 11B模型为例，若采用FP16半精度格式存储模型权重，仅权重本身就需要约22GB的显存容量。而实际推理过程中，还需要为KV缓存（Key-Value Cache）和其他推理开销预留额外内存——这部分开销通常占总需求的20%-30%。最终，完整运行该模型所需的显存总量高达28-30GB。

然而，主流消费级GPU如NVIDIA RTX 5070Ti虽然配备了16GB显存，却远不足以满足这一需求。这种内存缺口引发了一个核心问题：如何在显存有限的硬件条件下，运行超出单机内存容量的高精度模型？量化技术（如4位量化）虽然能降低内存需求，但会不可避免地导致模型精度下降。在医疗、金融等对准确性要求极高的场景中，这种精度损失是无法接受的。

正是在这样的背景下，分布式推理成为破局的关键。其核心思路是：将原本需要单机完成的计算任务，分解到多块GPU上并行执行，通过硬件资源的横向扩展突破内存壁垒。但这一思路的实现面临着双重挑战：一是硬件层面的通信瓶颈，二是软件层面的任务拆分与协同机制。

二、硬件架构：从NVLink到PCIe的技术妥协与创新

分布式推理的硬件基础是多GPU互联技术。NVIDIA的NVLink无疑是最高效的解决方案——NVLink 3.0技术可提供高达600GB/s的双向带宽，几乎能实现多GPU之间的"内存池"效果，使模型权重和计算任务能够在多卡间无缝流转。但遗憾的是，消费级RTX 5070Ti显卡并不支持这一高端技术。

退而求其次，我们将目光投向了PCIe Gen 5接口。作为新一代总线标准，PCIe Gen 5 x16插槽可提供128GB/s的总带宽（双向各64GB/s）。尽管这一数据仅为NVLink的五分之一左右，但对于实验环境和中小规模部署而言，已足够支撑基本的分布式推理需求。为了实现这一方案，我们选择了ASR