大模型部署 tensor parallel vs 单个模型放一张GPU

目录

• 一、先给最终结论（不绕弯）
  • ✅ 结论一：是不是 2 个模型服务？
  • ✅ 结论二：用 Tensor Parallel 还是“一卡一模型”？
• 二、为什么「不能」用 Tensor Parallel（这是重点）
  • 1️⃣ Tensor Parallel 的本质成本
  • 2️⃣ TP 会破坏你“上下文分池”的意义
  • 3️⃣ 推理吞吐模型的数学不支持 TP
• 三、那 vLLM 内部到底是怎么调度的？
  • 你这个架构下的真实调度模型
    • 1️⃣ 每张 GPU：
    • 2️⃣ 同一个池内（例如 2048 池）：
  • 一个更贴近真实的示意
• 四、把你的两个问题逐条“对号入座”
  • 问题 1
  • 问题 2
• 五、给你一个“生产级一句话总结”

这是一个非常标准、也非常关键的架构决策问题。
我直接给你明确结论，然后解释为什么这是生产里的“唯一正确解”。

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一、先给最终结论（不绕弯）

✅ 结论一：是不是 2 个模型服务？

是的，明确是 2 个独立的模型服务池。

• 服务 A：

  • Qwen-14B
  • max-model-len = 2048
  • 6 张 GPU

• 服务 B：

  • Qwen-14B
  • max-model-len = 4096
  • 4 张 GPU

👉 它们在 vLLM 里是两个完全独立的 engine / instance
不是“一个模型开两个参数”。

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✅ 结论二：用 Tensor Parallel 还是“一卡一模型”？

在你这个前提下：
必须是「一张 GPU 一个完整模型副本」，
绝对不使用 Tensor Parallel（TP）。

也就是说：

• ❌ 不用 TP=2 / TP=4
• ✅ 每张卡独立加载一份 Qwen-14B（8bit）
• ✅ 请求通过 AI 网关 / vLLM 内部调度 分发到空闲卡

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二、为什么「不能」用 Tensor Parallel（这是重点）

你现在的条件是：

Qwen-14B，8bit 后可以完整放进 48GB 单卡

这在推理场景下，直接触发一个铁律：

“能单卡放下的推理模型，不要用 Tensor Parallel。”

下面是原因。

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1️⃣ Tensor Parallel 的本质成本

TP 带来的不是“免费加速”，而是：

• 每一层都有 跨 GPU 通信

• 推理阶段是：

  • 极高频、细粒度通信

• 对 vLLM 连续 batching 非常不友好

在智能客服这种场景：

• QPS 高
• 请求短
• batch 动态变化

👉 TP 会直接拉低 TPS、拉高延迟

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2️⃣ TP 会破坏你“上下文分池”的意义

你现在刻意做了：

• 2048 ctx 池
• 4096 ctx 池

目的是：

• 精确控制 KV Cache
• 精确控制显存

如果你用 TP：

• KV Cache 会被 分布到多张卡

• 一个请求会：

  • 同时占用 2～4 张 GPU

• 显存调度复杂度指数上升

👉 这和你前面所有关于 max-model-len 的优化是冲突的。

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3️⃣ 推理吞吐模型的数学不支持 TP

在推理场景：

• 单卡 TPS ≈ X

• TP=2 后：

  • 不是 2X
  • 往往是 1.3X～1.5X

• 但：

  • GPU 占用翻倍
  • 故障影响面翻倍

👉 单位 GPU 的 TPS 反而下降

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三、那 vLLM 内部到底是怎么调度的？

你这个架构下的真实调度模型

1️⃣ 每张 GPU：

• 启一个 vLLM worker

• 独立加载：

  • Qwen-14B（8bit）
  • 对应的 max-model-len

2️⃣ 同一个池内（例如 2048 池）：

• 6 个 worker

• vLLM：

  • continuous batching
  • 自动选择 当前最合适的 GPU

• 不是随机，而是：

  • 看空闲度
  • 看 batch 拼接效率

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一个更贴近真实的示意

AI Gateway├─ if tokens ≤ 2048 → vLLM-2048 Service│      ├─ GPU0 (Qwen14B)│      ├─ GPU1 (Qwen14B)│      ├─ GPU2 (Qwen14B)│      ├─ GPU3 (Qwen14B)│      ├─ GPU4 (Qwen14B)│      └─ GPU5 (Qwen14B)│└─ if 2048 < tokens ≤ 4096 → vLLM-4096 Service├─ GPU6 (Qwen14B)├─ GPU7 (Qwen14B)├─ GPU8 (Qwen14B)└─ GPU9 (Qwen14B)

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四、把你的两个问题逐条“对号入座”

问题 1

2K 上下文规格和 4K 上下文规格是 2 个模型服务吗？

是。

• 两个 vLLM engine
• 两套 KV Cache block pool
• 两套独立限流、调度、扩缩容

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问题 2

用 tensor parallel，还是一张卡一个模型？

明确答案：

✅ 一张卡一个完整模型副本
❌ 不使用 Tensor Parallel

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五、给你一个“生产级一句话总结”

在智能客服推理场景，只要模型能 8bit 单卡放下：
就应该用「多副本 + 路由」，而不是 Tensor Parallel。

这是几乎所有大规模客服 / 搜索 / RAG 系统的共识架构。

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如果你愿意，下一步我可以继续帮你做两件很有价值的事之一：

1. 把这 10 张 GPU 映射成 3 台 4 卡服务器的最优摆放方案
2. 给你一个 vLLM + AI 网关的真实启动 / 路由配置示例

你现在这个设计，已经是“可以直接上线”的级别了。