AutoGLM-Phone-9B性能优化：CPU与GPU混合推理策略

随着多模态大语言模型在移动端的广泛应用，如何在资源受限设备上实现高效、低延迟的推理成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动场景设计的轻量化多模态模型，在保持强大跨模态理解能力的同时，对计算资源提出了更高要求。本文将深入探讨其性能优化方案，重点介绍CPU与GPU混合推理策略的设计原理、工程实践与调优技巧，帮助开发者在有限硬件条件下最大化模型吞吐与响应速度。

1. AutoGLM-Phone-9B简介

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

1.1 模型架构特点

• 多模态输入支持：可同时接收图像、音频和文本输入，通过统一的语义空间完成跨模态编码。
• 模块化解耦设计：视觉编码器（ViT）、语音编码器（Conformer）与文本解码器（GLM）相互独立，便于按需加载与卸载。
• 动态推理路径：根据输入模态自动激活对应子网络，避免全模型加载带来的内存浪费。
• 量化感知训练（QAT）：在训练阶段引入INT8量化模拟，确保部署时精度损失控制在可接受范围内。

1.2 推理资源需求

尽管经过轻量化处理，AutoGLM-Phone-9B 在完整模式下仍需较高算力支撑：

💡 因此，官方建议使用两块及以上NVIDIA RTX 4090显卡以支持全模型并行推理。

2. 启动模型服务

虽然高性能GPU能提供充足的算力，但在实际生产环境中，往往面临显存瓶颈或成本限制。为此，我们提出CPU-GPU协同推理架构，将部分非核心计算任务迁移至CPU端，降低GPU显存压力，提升整体系统稳定性。

2.1 切换到服务启动的sh脚本目录下

cd /usr/local/bin

该目录包含run_autoglm_server.sh脚本，用于配置混合推理环境。

2.2 运行模型服务脚本

sh run_autoglm_server.sh

脚本内部关键配置如下：

#!/bin/bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 export TORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" python -m auto_glm.serve \ --model-path autoglm-phone-9b \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --load-in-8bit \ # 启用8位量化，减少显存占用 --offload-to-cpu \ # 开启CPU卸载功能 --vision-offload-ratio 0.4 \ # 将40%视觉层卸载至CPU --audio-offload-ratio 0.6 \ # 将60%语音层卸载至CPU --tokenizer-mode parallelized

✅说明：--offload-to-cpu参数启用 HuggingFace Accelerate 的 CPU 卸载机制，允许部分 Transformer 层在 CPU 上执行前向传播。

服务启动成功后输出示例：

3. 验证模型服务

为验证混合推理服务是否正常运行，可通过 LangChain 客户端发起请求测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

进入开发环境，创建新 Notebook 或打开已有交互式终端。

3.2 运行测试脚本

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为当前Jupyter服务地址，注意端口8000 api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

预期返回结果应包含模型身份描述及思考过程（若开启enable_thinking）：

我是AutoGLM-Phone-9B，一个由智谱AI研发的多模态大语言模型……

请求成功截图：

4. CPU与GPU混合推理策略详解

传统纯GPU推理方式虽速度快，但受限于显存容量，难以部署大型模型。而完全CPU推理则延迟过高，无法满足实时性要求。因此，混合推理成为平衡性能与资源的关键路径。

4.1 混合推理架构设计

我们采用分层卸载（Layer-wise Offloading）策略，将模型的不同层级分布于CPU与GPU之间：

+------------------+ +------------------+ | GPU Device 0 | | GPU Device 1 | |------------------| |------------------| | Embedding Layer | <---> | Early Layers | | Mid Layers (部分)| | Late Layers | +--------+---------+ +--------+---------+ | | +------------+-------------+ | +-------v--------+ | CPU Host | |------------------| | Offloaded Layers | | (Vision & Audio) | +------------------+

• GPU侧保留高计算密度层：如注意力头密集的中后段Transformer层
• CPU侧运行低频访问层：如早期特征提取层，利用其高带宽内存优势

4.2 关键技术实现

（1）HuggingFace Accelerate + DeepSpeed 集成

通过Accelerator实现自动设备分配：

from accelerate import Accelerator accelerator = Accelerator( device_placement=True, split_batches=False, mixed_precision='fp16' ) model = accelerator.prepare(model) # 自动拆分模型层到不同设备

结合 DeepSpeed 的 ZeRO-Inference 技术，进一步压缩显存占用。

（2）自定义卸载调度器

针对多模态特性，开发专用调度逻辑：

class HybridOffloadScheduler: def __init__(self, model, cpu_ratio_dict): self.model = model self.cpu_ratio_dict = cpu_ratio_dict # {'vision': 0.4, 'audio': 0.6} def offload_layers(self): for modality in ['vision', 'audio']: module = getattr(self.model, f"{modality}_encoder") num_layers = len(module.layers) offload_count = int(num_layers * self.cpu_ratio_dict[modality]) for i in range(offload_count): module.layers[i] = module.layers[i].to('cpu') # 移至CPU

（3）异步数据预取优化

为缓解CPU-GPU间通信延迟，采用流水线预取机制：

import threading def prefetch_next_input(): while True: if next_input_ready(): load_to_gpu_async(next_input) threading.Thread(target=prefetch_next_input, daemon=True).start()

4.3 性能对比实验

我们在双卡RTX 4090环境下测试三种推理模式：

📊 虽然混合推理延迟增加约28%，但显存占用下降66%，可在更低配设备上运行，适合边缘计算场景。

5. 优化建议与最佳实践

5.1 动态卸载比例调节

根据输入模态动态调整卸载策略：

if has_image_input: vision_offload_ratio = 0.3 else: vision_offload_ratio = 0.8 # 无图像时更多层可卸载 if has_audio_input: audio_offload_ratio = 0.5 else: audio_offload_ratio = 0.9

5.2 使用KV Cache缓存机制

对于长文本生成任务，启用 KV Cache 可显著减少重复计算：

extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, "use_kv_cache": True, "max_new_tokens": 512 }

5.3 启用TensorRT加速（可选）

对于固定输入尺寸场景，可将部分子图编译为 TensorRT 引擎：

trtexec --onnx=model_subgraph.onnx --saveEngine=model.engine --fp16

再通过 PyCUDA 调用引擎执行，提升GPU利用率。

6. 总结

本文围绕 AutoGLM-Phone-9B 的实际部署需求，系统介绍了 CPU 与 GPU 混合推理策略的核心设计与工程实现。通过分层卸载、异步预取与动态调度等技术手段，有效降低了模型对高端GPU的依赖，在保证可用性能的前提下拓展了其在边缘设备上的应用边界。

主要成果包括：

1. 显存优化：混合推理使显存占用从 12.8GB 降至 4.3GB，降幅达 66%
2. 部署灵活性提升：支持单卡甚至集成显卡设备运行多模态模型
3. 工程可扩展性强：框架兼容 Vision、Audio、Text 多分支独立控制

未来方向可探索FPGA协处理器卸载与神经架构搜索（NAS）驱动的轻量化重构，进一步推动大模型在移动端的普惠落地。

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