Chitu支持多节点分布式推理以实现更高性能的大模型计算，其实现方式主要包括：
- Resource allocation：需要准备多台安装好Chitu和依赖的机器，模型文件通常存放在共享存储上以确保一致性
- activation method：使用torchrun命令指定节点数和每节点GPU数，如
torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node 8 test/single_req_test.py表示2个节点各用8个GPU - Parameter Configuration：需要设置并行策略参数，包括
infer.pp_size(流水线并行规模)和infer.tp_size(张量并行规模)
部署时的注意事项：
- Network Stability：节点间通信要有低延迟高带宽的连接，否则可能导致训练中断
- RAM management：遇到OOM错误时需要调整
infer.max_seq_len或减少节点使用数量 - 国产芯片适配：针对国产芯片的支持仍在优化中，可能需要修改部分代码
- Performance Monitoring：建议使用基准测试工具
benchmark_serving.py评估吞吐量和延迟
相比单机部署，分布式推理能显著提高吞吐量，特别适合处理大批量请求，但对基础设施要求更高。
This answer comes from the articleChitu (Red Rabbit): A High-Performance Large Language Modeling Reasoning Framework Launched by Tsinghua TeamThe
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