引言
随着人工智能技术的快速发展，大模型（Large Models）逐渐成为行业热点。这些模型在处理复杂任务、生成高质量内容等方面展现出惊人的能力。然而，大模型的运行离不开高效的服务器支持。本文将深入探讨高效运行大模型背后的服务器奥秘，分析其关键技术及挑战。
大模型推理部署难点
在大模型推理部署过程中，主要面临以下几大挑战：
1. 内存与带宽需求
大模型的推理过程中，需要将全部的模型权重参数、计算过程中的KV Cache等数据存放在内存中，一般需要占用相当于模型参数量2-3倍的内存空间。随着业界LLM的网络架构从GPT架构走向MOE架构，主流开源模型的尺寸越来越大，千亿及以上参数的模型已经成为主流，运行一个千亿大模型（100B），则需要200-300GB的显存空间。
此外，大模型的推理主要分为预填充和解码两个阶段。预填充阶段把Prompt一次性输入给模型进行计算，对显存的需求更大；解码阶段，每次推理仅生成1个token，计算访存较低，对内存带宽的需求更大。因此，千亿大模型的实时推理，计算设备需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。
2. 算力需求
大模型的推理计算主要分为预填充和解码两个阶段。其中预填充阶段把prompt一次性输入给模型进行计算，计算压力更为明显。而随着当前业界的LLM的网络架构从GPT架构走向MOE架构，主流的开源模型的尺寸越来越大，千亿及以上参数的模型成为了主流。这使得大模型的算力需求也随之增大。
通用服务器在大模型推理中的优势
相比于传统的异构加速计算，使用AI通用服务器进行大模型推理具有以下优势：
1. 成本更低
使用通用服务器进行大模型推理，可以节省大量的GPU资源，降低硬件成本。同时，通用服务器在运维方面也更为便捷，有助于降低整体运营成本。
2. 兼容度更高
通用服务器与现有业务的计算基础设施兼容度更高，可以方便地接入现有系统，降低企业升级成本。
3. 稳定高效
通用服务器在大模型推理过程中表现出较高的稳定性和高效性，能够满足大规模、高并发场景下的需求。
关键技术
1. 张量并行
张量并行是一种在多处理器上并行执行张量运算的技术，可以提高大模型的计算效率。在服务器中，可以通过硬件加速器或软件优化来实现张量并行。
2. 模型压缩量化
模型压缩量化是一种在保持模型性能的前提下，减小模型参数量、降低模型复杂度的技术。通过压缩量化，可以有效降低内存和带宽需求，提高模型推理速度。
3. 访存优化
访存优化包括对内存访问模式进行优化、提升缓存命中率等。通过优化访存策略，可以降低大模型推理过程中的内存访问延迟。
4. 显存优化
显存优化包括对显存带宽、显存容量等进行优化。通过提高显存性能，可以有效提升大模型的计算效率。
案例分析
1. Yuan2.0千亿大模型在NF8260G7服务器上的推理部署
浪潮信息联合Intel在IPF大会上发布了可运行千亿参数大模型的AI通用服务器，首次实现了单机通用服务器，即可运行千亿参数大模型。该方案通过张量并行、模型压缩量化等技术，解决了通用服务器的CPU计算资源不足、内存带宽瓶颈、缺乏大规模并行计算环境等问题。
2. 联想问天WA7785a G3服务器单机部署DeepSeek大模型
联想问天WA7785a G3服务器在单机部署671B（满血版）DeepSeek大模型时，实现了高达6708token/s的极限吞吐量。该服务器依托联想万全异构智算平台，通过访存优化、显存优化、PCIe5.0全互联架构创新以及精选SGLang框架中性能最优算子等创新技术手段，对大模型从预训练、后训练到推理的全流程进行了持续优化。
总结
高效运行大模型背后的服务器奥秘，主要在于解决内存与带宽需求、算力需求等挑战。通过采用张量并行、模型压缩量化、访存优化、显存优化等关键技术，可以提升大模型推理的效率和性能。未来，随着技术的不断发展，大模型推理将更加高效、稳定、易用，为各行各业带来更多创新应用。