マルチGPU環境での大規模モデル展開におけるグラフィックス・メモリ割り当ての課題を克服するには？

2025-09-05

1.5 K

vLLMサービス展開ソリューション

マルチGPUシナリオのコアソリューション戦略：

ハードウェア準備段階::
- 利用するnvidia-smi各GPUのアイドル状態の確認
- とおすexport CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1利用可能なデバイスの指定
サービス起動コマンド::
```
vllm serve /model/路径 
--tensor-parallel-size 2 
--max-model-len 59968 
--port 8000
```
主要パラメータの説明
- tensor-parallel-size：実際のGPU数に合わせる。
- max-model-len: モデルのサイズに合わせる（32Bモデルでは59k以上を推奨）
緊急事態管理::
1. OOMエラーが発生した場合、sample_sizeの値を小さくする。
2. 増加--enforce-eagerビデオメモリの断片化を軽減するパラメータ
3. 推奨監視ツール：gpustatまたはnvtop

この方式は、2*A100環境における32Bモデルのリアルタイム推論を安定的にサポートできる。