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如果你认为这个比喻不正确，请纠正以下内容： 当层在多个GPU上分割时发生的情况：将模型的层想象成一个有许多盆（层）的喷泉，每个盆都有小孔，水从这些孔中淋到下一层。带有孔的盆是层，它们持有权重，每个孔的大小可能不同（权重）。 你将提示（水）倒入喷泉的顶层，它通过孔流到下一层，再下一层，依此类推，直到从喷泉的末端流出。水必须按顺序流过各层。

例如，如果你决定你的32层喷泉（模型）太高，无法适应你的空间（GPU显存），你会将喷泉和32层分割到不同的空间。也许你制作了一个由8、8、8、8层组成的喷泉，并在每个喷泉之间放置泵，将水从一个喷泉的底部移动到下一个喷泉的顶部。现在你有一个分成四个空间的32层喷泉。泵必须快速运转（在消费级GPU中，内存不能直接从一个喷泉（GPU）流向另一个喷泉（GPU），而必须先经过CPU，这会稍微减慢速度，但对于消费级设备来说是可以接受的）。

因此，跨多个GPU的层并不会并行运行或比模型层能适应单个GPU时更快，水必须按顺序流过所有层。理想情况下，我们都希望有一个足够内存的GPU来适应大型模型，但我们没有，所以我们必须将大型模型分割到多个GPU上。多个GPU不会并行运行并使事情神奇地加快，它们是串行运行的。

还有一种加载模型的类型，其中多个模型的副本被加载到一个或多个GPU上。这里不涉及这个话题。

讨论总结

本次讨论主要围绕“在多个GPU上分割模型层”的问题展开，作者通过一个水泉的比喻来解释模型层在多个GPU上的处理方式。讨论中涉及了并行处理、加速效果、模型副本的加载以及推理引擎的应用。同时，部分评论者对类比的理解表示困惑，质疑其与技术实际应用的一致性，甚至有评论者因难以理解而放弃阅读。

主要观点

  1. 👍 模型层在多个GPU上运行时，不会实现并行处理或加速
    • 支持理由：数据在多个GPU之间传输时，需要经过CPU，这会稍微降低速度。
    • 反对声音：存在支持并行处理的推理引擎，如TensorRT和vLLM或Exllamav2。
  2. 🔥 如果模型能完全适应一个GPU，增加第二个GPU不会加速处理
    • 正方观点：如果模型超出单个GPU的容量，第二个GPU可以显著加速处理。
    • 反方观点：在两个GPU上分别加载模型副本可以同时处理多个输入。
  3. 💡 类比难以理解，且复杂
    • 解释：评论者认为帖子中的类比难以理解，且复杂，质疑类比是否与其对技术的理解一致。

金句与有趣评论

  1. “😂 FlishFlashman：I got 1/3rd of the way through before deciding that I wasn’t going to invest any more effort in trying to understand it and whether it actually comports with my understanding of the thing you are trying to explain.”
    • 亮点：评论者因难以理解而放弃阅读，反映了类比的复杂性。
  2. “🤔 TraditionLost7244：OP ask a better question, like how much faster can i run LLM with 2x3090 instead of just one”
    • 亮点：提出了一个更具体的问题，关于使用多个GPU加速大型语言模型的效果。
  3. “👀 stonedoubt：You need an inference engine that supports parallel processing. TensorRT and vLLM or Exllamav2 are capable of this.”
    • 亮点：指出了支持并行处理的推理引擎，为讨论提供了技术支持。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，部分评论者对类比的理解表示困惑和质疑，但也有评论者提供了技术性的见解和建议。主要分歧点在于类比是否准确反映了技术实际应用的情况，以及多个GPU在模型处理中的实际加速效果。

趋势与预测

  • 新兴话题：支持并行处理的推理引擎的应用可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：对多个GPU在模型处理中的实际加速效果的深入讨论，可能会影响未来模型设计和GPU配置的决策。