跨架构性能优化方案
对于使用A100/H100等非Blackwell架构GPU的用户,可通过以下方法最大化推理速度:
- Environmental optimization::
1. 确保CUDA版本≥12.4且驱动为最新版
2. 启用TensorRT的FP16加速模式
3. 设置环境变量`TF32_ENABLE=1`启用Tensor Float-32 - parameter tuning::
1. 调整tensor_parallel_size匹配GPU数量(建议4-8卡配置)
2. 设置sampling_params的beam_width=1使用贪心搜索
3. 启用`enable_attention_dp`优化注意力机制 - system optimization::
1. 在Docker容器中部署确保环境隔离
2. 使用NVIDIA Triton推理服务器管理请求
3. 实现请求批处理(batch inference)提升吞吐量
实测表明,在A100上通过上述优化可获得原始FP16模型8-12倍的加速效果。
This answer comes from the articleDeepSeek-R1-FP4: FP4-optimized version of DeepSeek-R1 inference 25x fasterThe