ChatGLM3项目中的多卡模型加载配置指南

在大型语言模型的实际应用中，由于模型参数量庞大，单张GPU的内存往往无法满足需求。本文将详细介绍如何在ChatGLM3项目中正确配置多GPU设备进行模型推理。

自动多卡分配机制

ChatGLM3项目默认支持自动多卡分配功能，通过设置device_map = "auto"参数，系统会自动检测可用的GPU设备，并将模型的不同层分配到不同的GPU上。这种机制简化了多卡配置的复杂性，开发者无需手动指定每个层的设备位置。

指定特定GPU设备

虽然自动分配很方便，但在某些场景下，我们可能需要指定使用特定的GPU设备。例如服务器上有8张GPU卡，但只想使用其中的第2和第3号卡进行推理。

实现方法

1. 环境变量控制法
   可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来限制可见的GPU设备：

   import os
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3"  # 只使用GPU 2和3
   

2. 显式设备映射
   对于更精细的控制，可以创建自定义的device_map字典，明确指定每个模块应该放在哪个设备上：

   device_map = {
       "transformer.word_embeddings": 2,
       "transformer.layers.0": 2,
       "transformer.layers.1": 3,
       # ...其他层的分配
       "transformer.final_layer_norm": 3
   }
   

最佳实践建议

1. 内存平衡
   当手动分配设备时，应注意各GPU间的负载均衡，避免某张卡内存不足而其他卡利用率低的情况。

2. 通信开销
   跨设备计算的层之间会产生通信开销，应尽量减少跨设备的数据传输。

3. 性能监控
   使用nvidia-smi等工具监控各GPU的使用情况，根据实际情况调整分配策略。

4. 混合精度
   结合使用fp16或bf16混合精度可以进一步减少显存占用，使单卡能加载更大的模型分段。

常见问题排查

如果多卡配置不生效，可以检查以下方面：

• CUDA和PyTorch版本是否兼容
• 显卡驱动是否正确安装
• 是否有其他进程占用了GPU资源
• 模型是否真的太大导致即使多卡也无法加载

通过合理配置多GPU资源，可以显著提升大语言模型的推理效率，使其能够在资源受限的环境中稳定运行。