【珍藏必备】云原生大模型推理实战：从单机到多机多卡的企业级部署

2025年云原生与大模型推理的融合趋势：本文探讨了VLLM分布式推理引擎与Kubernetes云原生架构的深度结合，为企业提供高性能LLM推理解决方案。文章系统分析了单机单卡、单机多卡和多机多卡三种部署方案的技术原理、配置方法及适用场景，重点阐述VLLM的PagedAttention机制和分布式并行策略（张量并行与流水线并行），以及Kubernetes的核心组件如何支撑企业级需求。通过云原生技术实

高级绘画师PP

414人浏览 · 2026-01-08 21:21:04

高级绘画师PP · 2026-01-08 21:21:04 发布

本文详细介绍了2025年云原生与大模型推理的融合趋势，重点解析VLLM分布式推理引擎与Kubernetes云原生架构的结合应用。文章从企业级需求出发，系统阐述了单机单卡、单机多卡、多机多卡三种部署方案的实现原理、配置步骤、参数调优及适用场景，为企业落地高性能、高可靠的LLM推理服务提供全链路解决方案。

第一章引言：云原生与大模型推理的融合趋势（2025视角）

1.1 大模型推理服务的企业级核心诉求

2025年，大语言模型（LLM）已从技术探索阶段全面走向企业级规模化应用，覆盖智能客服、代码生成、数据分析、自动驾驶决策等关键业务场景。

企业在部署LLM推理服务时，核心诉求已从早期的“能用”升级为“稳定、高效、可扩展、低成本、合规安全”的多维目标：

高性能：要求低推理延迟（SLA承诺通常低于100ms）、高吞吐量（支持万级并发请求），以应对业务高峰期的流量冲击；
高可用性：服务可用性需达到99.99%以上，具备故障自动转移、容灾备份能力，避免单点故障导致业务中断；
弹性扩展：能够根据业务流量动态调整资源配置，在流量低谷时释放资源降低成本，高峰时快速扩容保障服务质量；
资源高效利用：GPU作为核心昂贵资源，需通过精细化调度、共享部署等方式提升利用率，降低单位推理成本；
合规与安全：满足数据隐私保护法规（如GDPR、中国个人信息保护法），实现模型访问权限管控、推理数据加密传输与存储；
可观测性：具备全链路监控、日志追踪、告警预警能力，快速定位推理服务中的性能瓶颈与故障点。

在这里插入图片描述

在这样的诉求下，传统的单机部署模式已无法满足企业级需求，而基于Kubernetes的云原生架构凭借其容器化、编排调度、自动扩缩容、服务网格等核心能力，成为LLM推理服务的理想部署载体。

1.2 VLLM：企业级LLM推理的优选引擎

VLLM作为基于PagedAttention机制的高性能LLM推理引擎，自发布以来凭借其卓越的性能优势（吞吐量较传统TensorFlow Serving、PyTorch Serve提升10-100倍）、丰富的分布式部署能力（支持张量并行、流水线并行）、广泛的模型兼容性（支持Llama 3、Qwen、GPT-4等主流模型），已成为2025年企业级LLM推理服务的首选引擎。其核心优势包括：

PagedAttention机制：借鉴操作系统分页管理思想，将模型的KV缓存划分为固定大小的块（Block），实现KV缓存的高效复用与动态分配，大幅提升内存利用率与吞吐量；
完善的分布式支持：原生支持单节点多GPU张量并行、多节点多GPU张量并行+流水线并行，适配不同规模的模型部署需求；
灵活的运行时管理：支持Python原生多进程（mp）、Ray等分布式运行时，可根据部署环境灵活选择，降低运维复杂度；
标准化协议兼容：原生兼容OpenAI API协议，可无缝对接现有基于OpenAI生态的应用系统，降低迁移成本；
云原生友好：支持容器化部署，可与Kubernetes、Helm、KServe等云原生工具深度集成，适配企业级云原生架构。

VLLM推理过程

1.3 本文核心内容与价值

本文立足2025年企业级生产环境需求，以Kubernetes云原生集群为部署载体，围绕VLLM分布式推理服务展开全面剖析，核心内容包括：

VLLM分布式推理核心原理与Kubernetes云原生部署基础；
单机单卡、单机多卡、多机多卡三种部署方案的详细实现（含架构设计、部署步骤、参数调优）与适用场景；
国内外一线互联网公司（Meta、Google、字节跳动、阿里巴巴等）GPU部署策略对比分析；
企业级生产环境保障机制（高可用、可观测性、安全合规、成本优化）；
2025年最新实践案例与技术趋势展望。

本文旨在为企业级用户提供一套“理论+实践+优化”的全链路VLLM分布式推理服务部署解决方案，助力企业快速落地高性能、高可靠的LLM推理服务，支撑业务数字化转型。

第二章核心技术基础：VLLM分布式推理与Kubernetes云原生架构

2.1 VLLM分布式推理核心原理

VLLM的分布式推理能力是支撑大模型（如100B+参数模型）部署的关键，其核心依赖两种并行策略：张量并行（Tensor Parallelism）与流水线并行（Pipeline Parallelism），两种策略可单独使用或组合使用，以适配不同规模的模型与硬件资源。

2.1.1 张量并行（Tensor Parallelism）

张量并行的核心思想是将模型的张量（权重、偏置等）在多个GPU之间进行拆分，每个GPU仅持有部分张量，推理时通过GPU间的通信协同完成计算。该策略适用于模型单卡无法容纳，但单节点多GPU可容纳的场景（如13B模型无法单卡部署，但4卡GPU可部署）。

VLLM采用Megatron-LM的张量并行实现方案，主要针对Transformer架构的关键层（如注意力层、FeedForward层）进行拆分：

注意力层：将查询（Q）、键（K）、值（V）的线性投影层权重按列拆分，每个GPU计算部分Q、K、V的乘积，最后通过All-Reduce操作聚合结果；
FeedForward层：将两层线性投影的权重分别按列和行拆分，中间结果通过All-Gather操作传递，最终完成计算。

张量并行的优势是通信开销相对较小（主要在GPU间进行短距离通信），推理延迟较低；劣势是并行度受单节点GPU数量限制，无法跨节点扩展。

VLLM多模态推理过程

2.1.2 流水线并行（Pipeline Parallelism）

流水线并行的核心思想是将模型的层（Layer）在多个GPU（或节点）之间进行拆分，每个GPU（或节点）仅持有部分层，推理时输入数据按顺序在不同GPU（或节点）的层中流转，形成流水线式计算。该策略适用于模型单节点多GPU无法容纳，需要跨节点部署的场景（如175B模型无法单节点部署，需多节点联合部署）。

VLLM的流水线并行支持均匀拆分与不均匀拆分两种模式：

均匀拆分：将模型层平均分配到各个GPU（或节点），适用于GPU数量能整除模型层数的场景；
不均匀拆分：当GPU数量无法整除模型层数时，可将不同数量的层分配到各个GPU，提升资源利用率。

流水线并行的优势是可跨节点扩展，支持超大模型部署；劣势是存在“气泡”开销（部分GPU在等待前一阶段数据时处于空闲状态），可能导致吞吐量下降，需通过批量推理优化缓解。

2.1.3 混合并行（Tensor + Pipeline Parallelism）

混合并行是将张量并行与流水线并行结合的策略：在每个节点内部采用张量并行（拆分模型张量），在节点之间采用流水线并行（拆分模型层）。该策略适用于超大规模模型（如1T参数模型）的部署，可充分利用单节点多GPU的算力与多节点的扩展能力。

例如，2个节点、每个节点8个GPU部署175B模型时，可设置张量并行大小为8（每个节点内8卡张量并行），流水线并行大小为2（2个节点流水线并行），实现16卡联合部署。

2.2 Kubernetes云原生部署核心组件

Kubernetes作为容器编排平台，为VLLM分布式推理服务提供了完整的资源调度、服务编排、自动运维能力。在企业级部署中，核心依赖以下组件：

2.2.1 容器运行时

推荐使用containerd（2025年主流容器运行时），配合NVIDIA Container Toolkit（用于GPU资源调度）或AMD ROCm Container Runtime（用于AMD GPU），实现VLLM容器对GPU资源的直接访问。

2.2.2 核心编排组件

Pod：VLLM推理服务的最小部署单元，每个Pod可包含一个或多个容器（如VLLM容器+监控Sidecar容器），通过资源限制（resources.limits）声明GPU、CPU、内存需求；
Deployment：用于部署无状态的VLLM推理服务，支持多副本部署、滚动更新、回滚，适用于单机单卡、单机多卡（单节点内）的部署场景；
StatefulSet：用于部署有状态的VLLM推理服务（如多节点流水线并行部署），提供稳定的网络标识（Pod名称、DNS）与持久化存储，确保节点故障恢复后数据一致性；
Service：用于暴露VLLM推理服务，实现Pod的负载均衡与服务发现，支持ClusterIP（集群内部访问）、NodePort（外部访问）、LoadBalancer（云厂商负载均衡）三种类型；
PersistentVolumeClaim（PVC）：用于申请持久化存储，存储VLLM模型文件、缓存数据等，避免Pod重建后数据丢失；
ConfigMap/Secret：ConfigMap用于存储VLLM部署的配置参数（如模型路径、并行策略参数），Secret用于存储敏感信息（如Hugging Face Token、API密钥）。

多模态llm:两种主流架构详解

2.2.3 扩展组件

GPU Operator：NVIDIA提供的GPU管理组件，自动化部署GPU驱动、容器运行时、设备插件，简化GPU集群的运维管理；
Ray Operator：用于在Kubernetes上部署和管理Ray集群，支撑VLLM多节点分布式推理；
KServe/llmaz：云原生模型服务平台，提供模型管理、推理服务编排、流量控制等能力，可与VLLM深度集成，提升部署效率与服务可用性；
Higress：云原生API网关，可作为AI网关实现VLLM推理服务的流量控制、故障转移、可观测性等企业级能力；
Prometheus + Grafana：监控告警组件，用于采集VLLM推理服务的性能指标（GPU利用率、推理延迟、吞吐量）、资源使用情况，实现可视化监控与告警。

2.3 企业级部署前置条件

在部署VLLM分布式推理服务前，需完成以下前置准备工作：

Kubernetes集群环境：推荐使用Kubernetes 1.28+版本（2025年稳定版本），集群节点需包含至少1个控制平面节点与多个计算节点（GPU节点），节点间网络互通；
GPU资源准备：根据部署方案选择合适的GPU型号（如NVIDIA H100、AMD MI300X），确保GPU驱动已正确安装，Kubernetes可通过设备插件识别GPU资源；
存储环境：部署分布式文件系统（如NFS、Ceph）或使用云厂商对象存储（如AWS S3、阿里云OSS），用于存储模型文件（需确保所有节点可访问）；
容器镜像：准备VLLM容器镜像（推荐使用官方镜像vllm/vllm-openai:latest，或基于业务需求自定义镜像，集成监控、日志等工具）；
网络环境：多节点部署时，推荐使用高速网络（如Infiniband）提升节点间通信效率，确保NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）可正常工作；
权限配置：创建必要的Kubernetes ServiceAccount、Role、RoleBinding，确保部署组件具备足够的权限（如创建Pod、访问PVC、操作Ray集群等）。

VLLM分布式推理过程

第三章企业级VLLM分布式部署解决方案详解

根据模型规模、硬件资源、业务需求的不同，企业级VLLM分布式推理服务可分为三种部署方案：单机单卡、单机多卡、多机多卡。本节将详细剖析每种方案的部署架构、实现步骤、参数调优、适用场景，并结合2025年最新实践补充企业级优化策略。

3.1 方案一：单机单卡部署（基础方案）

单机单卡部署是最基础的VLLM推理服务部署方案，适用于小规模模型（如7B及以下参数模型）、低并发业务场景（如内部测试、小型应用）。该方案架构简单、运维成本低，是企业入门LLM推理服务的首选。

3.1.1 部署架构

单机单卡部署架构核心由“Kubernetes Pod + VLLM容器 + 本地/共享存储”组成：

Pod内运行单个VLLM容器，容器挂载持久化存储（PVC），用于加载模型文件；
通过Kubernetes Deployment管理Pod，支持多副本部署实现简单的负载均衡；
通过Service暴露服务端口（默认8000），供集群内部或外部应用访问；
可选集成监控Sidecar容器（如Prometheus Node Exporter），采集GPU利用率、推理性能等指标。

3.1.2 详细部署步骤

步骤1：创建持久化存储（PVC）

创建PVC用于存储VLLM模型文件（如Llama 3.2-1B-Instruct），确保Pod重建后模型文件不丢失。YAML配置如下（pvc-vllm-model.yaml）：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: vllm-models
namespace: vllm-system  # 建议创建独立命名空间管理VLLM服务
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce  # 单机单卡场景，单节点访问即可
volumeMode: Filesystem
resources:
requests:
storage: 50Gi  # 根据模型大小调整，7B模型约需15Gi，1B模型约需2Gi
storageClassName: default  # 需提前创建对应StorageClass
---
# 创建Hugging Face Token Secret（访问受限模型时需配置）
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: hf-token-secret
namespace: vllm-system
type: Opaque
stringData:
token: "YOUR_HUGGING_FACE_TOKEN"  # 替换为你的Hugging Face Token

执行部署命令：

kubectl create namespace vllm-system
kubectl apply -f pvc-vllm-model.yaml

步骤2：创建VLLM Deployment

创建Deployment部署VLLM推理服务，指定GPU资源限制、模型路径、服务端口等参数。YAML配置如下（deployment-vllm-single-gpu.yaml）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: vllm-single-gpu
namespace: vllm-system
labels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: single-gpu
spec:
replicas: 2  # 多副本部署，实现负载均衡
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: single-gpu
template:
metadata:
labels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: single-gpu
spec:
containers:
- name: vllm
image: vllm/vllm-openai:latest  # 2025年最新官方镜像
imagePullPolicy: Always
command: ["/bin/sh", "-c"]
args: [
"vllm serve meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct \
--port 8000 \
--trust-remote-code \
--max_num_batched_tokens 1024 \  # 批处理最大token数，根据GPU内存调整
--gpu_memory_utilization 0.8  # GPU内存利用率阈值，避免OOM
"]
env:
- name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
valueFrom:
secretKeyRef:
name: hf-token-secret
key: token
ports:
- containerPort: 8000
name: http
protocol: TCP
resources:
limits:
cpu: "8"  # 根据业务需求调整，建议为GPU核心数的2倍
memory: "32Gi"
nvidia.com/gpu: "1"  # 单机单卡，指定1个GPU
requests:
cpu: "4"
memory: "16Gi"
nvidia.com/gpu: "1"
volumeMounts:
- name: model-storage
mountPath: /root/.cache/huggingface  # Hugging Face模型缓存路径
# 健康检查配置（企业级必选，确保服务可用性）
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 60  # 模型加载时间较长，延迟检查
periodSeconds: 10
timeoutSeconds: 5
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 60
periodSeconds: 5
timeoutSeconds: 3
successThreshold: 1
volumes:
- name: model-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: vllm-models

执行部署命令：

kubectl apply -f deployment-vllm-single-gpu.yaml

步骤3：创建Service暴露服务

创建Service暴露VLLM推理服务，支持集群内部访问。YAML配置如下（service-vllm-single-gpu.yaml）：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: vllm-single-gpu-service
namespace: vllm-system
spec:
selector:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: single-gpu
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8000
protocol: TCP
type: ClusterIP  # 集群内部访问，外部访问可改为NodePort或LoadBalancer

执行部署命令：

kubectl apply -f service-vllm-single-gpu.yaml

步骤4：部署验证

检查Pod状态，确保所有Pod处于Running状态：

kubectl get pods -n vllm-system
# 预期输出：
# NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# vllm-single-gpu-7f9d6f8b45-2xqzk      1/1     Running   0          5m
# vllm-single-gpu-7f9d6f8b45-5r7vs      1/1     Running   0          5m

查看Pod日志，验证VLLM服务是否正常启动：

kubectl logs -n vllm-system vllm-single-gpu-7f9d6f8b45-2xqzk
# 预期输出包含：
# INFO:     Started server process [1]
# INFO:     Waiting for application startup.
# INFO:     Application startup complete.
# INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

测试推理服务，发送请求验证功能：

# 在Kubernetes集群内部节点执行curl命令
curl http://vllm-single-gpu-service.vllm-system.svc.cluster.local/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
"prompt": "San Francisco is a",
"max_tokens": 20,
"temperature": 0.7
}'
# 预期返回包含生成文本的响应

3.1.3 参数调优策略（企业级关键）

单机单卡部署的性能优化核心是合理配置VLLM参数，充分利用GPU资源，平衡延迟与吞吐量：

–max_num_batched_tokens：批处理最大token数，是影响吞吐量的关键参数。需根据GPU内存大小调整，例如16Gi GPU可设置为1024，32Gi GPU可设置为2048。过大可能导致OOM，过小则吞吐量不足；
–gpu_memory_utilization：GPU内存利用率阈值，建议设置为0.7-0.8，预留部分内存用于动态生成的KV缓存，避免OOM；
–enable-chunked-prefill：启用分块预填充，适用于长文本prompt场景，可减少预填充阶段的内存占用，提升长序列推理性能；
–tensor-parallel-size：单机单卡场景设置为1（默认），无需修改；
–scheduler-delay：调度延迟，默认0.001秒，可根据并发量调整。高并发场景可适当增大（如0.005秒），提升批处理效率；低延迟场景可减小（如0.0005秒），降低推理延迟。

3.1.4 适用场景与局限性

适用场景：

小规模模型（7B及以下参数，如Llama 3.2-1B、Qwen2-1.5B）部署；
低并发业务场景（并发请求数≤100），如内部办公助手、小型应用的AI功能；
测试环境验证，用于验证VLLM模型兼容性、推理功能；
资源预算有限的中小企业，无需投入多GPU硬件资源。

局限性：

不支持大规模模型（13B及以上参数）部署，单卡GPU内存不足；
吞吐量有限，无法应对高并发业务场景（如电商大促、公共服务AI接口）；
单节点故障会导致服务中断，高可用性不足（需通过多副本部署缓解，但受单节点资源限制）。

在这里插入图片描述

3.2 方案二：单机多卡部署（张量并行）

单机多卡部署采用张量并行策略，将模型张量拆分到单节点的多个GPU上，适用于中大规模模型（13B-100B参数）、中高并发业务场景。该方案可充分利用单节点多GPU资源，提升模型容量与推理吞吐量，是企业级生产环境的主流部署方案之一。

3.2.1 部署架构

单机多卡部署架构核心由“Kubernetes Pod + 多GPU VLLM容器 + 共享存储 + 本地共享内存”组成：

单个Pod内运行VLLM容器，容器通过张量并行占用单节点的多个GPU（如4卡、8卡）；
Pod挂载共享存储（PVC）加载模型文件，同时配置本地共享内存（emptyDir medium: Memory）用于GPU间通信，提升张量并行效率；
通过Kubernetes Deployment管理Pod，支持多副本部署（每个副本占用多个GPU），实现跨节点负载均衡；
VLLM默认使用Python原生多进程（mp）管理分布式运行时，无需依赖Ray，简化部署复杂度；
集成监控组件，采集每个GPU的利用率、推理性能等指标，实现多GPU状态可视化。

3.2.2 详细部署步骤

步骤1：创建持久化存储与Secret（复用3.1.2步骤1）

如需部署不同模型，可创建新的PVC，配置如下（pvc-vllm-model-13b.yaml）：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: vllm-models-13b
namespace: vllm-system
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
volumeMode: Filesystem
resources:
requests:
storage: 100Gi  # 13B模型约需30Gi，预留足够空间
storageClassName: default

执行部署命令：

kubectl apply -f pvc-vllm-model-13b.yaml

步骤2：创建VLLM Deployment（单机多卡）

创建Deployment部署VLLM张量并行服务，指定多个GPU资源、张量并行大小等参数。YAML配置如下（deployment-vllm-multi-gpu.yaml）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: vllm-multi-gpu
namespace: vllm-system
labels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: multi-gpu
spec:
replicas: 1  # 单副本占用4卡GPU，根据节点GPU数量调整
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: multi-gpu
template:
metadata:
labels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: multi-gpu
spec:
# 节点亲和性：将Pod调度到拥有4个GPU的节点
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: nvidia.com/gpu.count
operator: In
values:
- "4"
containers:
- name: vllm
image: vllm/vllm-openai:latest
imagePullPolicy: Always
command: ["/bin/sh", "-c"]
args: [
"vllm serve facebook/opt-13b \
--port 8000 \
--trust-remote-code \
--tensor-parallel-size 4 \  # 张量并行大小=GPU数量（4卡）
--max_num_batched_tokens 2048 \  # 批处理大小根据4卡内存调整
--gpu_memory_utilization 0.8 \
--enable-chunked-prefill \
--distributed-executor-backend mp  # 使用Python多进程管理分布式运行时
"]
env:
- name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
valueFrom:
secretKeyRef:
name: hf-token-secret
key: token
- name: NCCL_DEBUG
value: "INFO"  # 开启NCCL调试日志，便于排查GPU通信问题
ports:
- containerPort: 8000
name: http
protocol: TCP
resources:
limits:
cpu: "32"  # 4卡GPU建议配置32核CPU
memory: "128Gi"
nvidia.com/gpu: "4"  # 指定4个GPU
requests:
cpu: "16"
memory: "64Gi"
nvidia.com/gpu: "4"
volumeMounts:
- name: model-storage-13b
mountPath: /root/.cache/huggingface
- name: shm  # 本地共享内存，用于GPU间通信
mountPath: /dev/shm
# 健康检查配置
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 120  # 13B模型加载时间较长，延长延迟检查
periodSeconds: 15
timeoutSeconds: 5
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 120
periodSeconds: 5
timeoutSeconds: 3
successThreshold: 1
volumes:
- name: model-storage-13b
persistentVolumeClaim:
claimName: vllm-models-13b
- name: shm  # 配置共享内存，大小根据GPU数量调整（4卡建议2Gi）
emptyDir:
medium: Memory
sizeLimit: "2Gi"

执行部署命令：

kubectl apply -f deployment-vllm-multi-gpu.yaml

步骤3：创建Service暴露服务（复用3.1.2步骤3，调整selector）

YAML配置如下（service-vllm-multi-gpu.yaml）：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: vllm-multi-gpu-service
namespace: vllm-system
spec:
selector:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: multi-gpu
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8000
protocol: TCP
type: ClusterIP

执行部署命令：

kubectl apply -f service-vllm-multi-gpu.yaml

步骤4：部署验证

检查Pod状态，确保Pod处于Running状态：

kubectl get pods -n vllm-system
# 预期输出：
# NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# vllm-multi-gpu-6f7d5c4b32-9zqkp       1/1     Running   0          10m

查看Pod日志，验证张量并行是否正常启动：

kubectl logs -n vllm-system vllm-multi-gpu-6f7d5c4b32-9zqkp
# 预期输出包含：
# Using distributed executor backend: mp
# Tensor parallel size: 4
# Initializing model...
# Loading weights...
# INFO:     Started server process [1]
# INFO:     Application startup complete.

检查GPU使用情况，确保4个GPU均被占用：

# 在Pod所在节点执行nvidia-smi命令
kubectl debug -it -n vllm-system vllm-multi-gpu-6f7d5c4b32-9zqkp --image=nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04 --share-processes -- sh
nvidia-smi
# 预期输出显示4个GPU的Memory Usage和GPU Utilization均有占用

测试推理服务，验证高吞吐量性能：

# 使用压测工具（如locust）发送并发请求
# 或执行多次curl请求验证
for i in {1..10}; do
curl http://vllm-multi-gpu-service.vllm-system.svc.cluster.local/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "facebook/opt-13b",
"prompt": "Artificial intelligence is",
"max_tokens": 30,
"temperature": 0.5
}' &
done
# 预期所有请求均能正常返回，无超时或错误

3.2.3 特殊场景处理：非均匀模型拆分

当模型可放入单节点多个GPU，但GPU数量无法均匀拆分模型大小时（如3卡GPU部署13B模型），可采用“张量并行大小=1+流水线并行大小=GPU数量”的策略，通过流水线并行实现非均匀拆分。部署时需调整参数：

vllm serve facebook/opt-13b \
--port 8000 \
--trust-remote-code \
--tensor-parallel-size 1 \
--pipeline-parallel-size 3 \  # 流水线并行大小=GPU数量（3卡）
--max_num_batched_tokens 2048 \
--gpu_memory_utilization 0.8

该策略通过沿着模型层拆分实现非均匀部署，提升资源利用率，但会引入一定的流水线“气泡”开销，需通过增大批处理大小缓解。

3.2.4 参数调优策略

–tensor-parallel-size：必须与单节点GPU数量一致（如4卡设置为4，8卡设置为8），确保模型张量均匀拆分；
–max_num_batched_tokens：根据单节点GPU总内存调整，4卡32Gi GPU可设置为2048-4096，8卡32Gi GPU可设置为4096-8192，最大化吞吐量；
–gpu_memory_utilization：建议设置为0.75-0.85，平衡模型权重与KV缓存的内存占用；
–distributed-executor-backend：单节点多卡优先使用mp（Python多进程），无需安装Ray，简化部署；如需与Ray集成，可改为ray；
共享内存大小：根据GPU数量调整，4卡建议2Gi，8卡建议4Gi，确保GPU间通信高效。

3.2.5 适用场景与局限性

适用场景：

中大规模模型（13B-100B参数，如Opt-13B、Llama 3-70B）部署；
中高并发业务场景（并发请求数100-1000），如企业级智能客服、电商AI推荐；
对推理延迟要求较高的场景（张量并行通信开销小，延迟低于流水线并行）；
硬件资源限制为单节点多GPU，无法扩展多节点的场景。

局限性：

不支持超大规模模型（100B+参数）部署，单节点GPU总内存不足；
单节点故障会导致服务中断，高可用性依赖多副本部署（需多个单节点多GPU节点）；
GPU数量受单节点硬件限制（通常单节点最大8-16卡），扩展性有限。

3.3 方案三：多机多卡部署（张量并行+流水线并行）

多机多卡部署采用“张量并行+流水线并行”的混合并行策略，在每个节点内部使用张量并行，节点之间使用流水线并行，适用于超大规模模型（100B+参数，如GPT-4、Llama 3-400B）、超高并发业务场景。该方案可充分利用多节点多GPU资源，实现模型容量与吞吐量的大幅提升，是2025年大型企业核心业务LLM推理服务的首选方案。

3.3.1 部署架构

多机多卡部署架构核心由“Kubernetes StatefulSet + Ray集群 + 多节点多GPU VLLM容器 + 分布式存储 + 高速网络”组成：

采用StatefulSet部署VLLM服务，提供稳定的网络标识与持久化存储，确保多节点部署的一致性；
通过Ray集群管理多节点分布式运行时，VLLM依赖Ray实现跨节点通信与协同计算；
每个节点内部采用张量并行（拆分模型张量），节点之间采用流水线并行（拆分模型层），形成混合并行架构；
使用分布式存储（如Ceph）存储模型文件，确保所有节点可高效访问；
部署高速网络（如Infiniband）提升节点间通信效率，降低流水线并行的“气泡”开销；
集成AI网关（如Higress）实现流量控制、故障转移，集成监控系统采集全链路指标。

示例架构：2个节点，每个节点8个GPU，部署175B模型，张量并行大小=8（每个节点内8卡张量并行），流水线并行大小=2（2个节点流水线并行）。

3.3.2 详细部署步骤步骤1：

部署Ray集群（多节点分布式运行时）

使用Ray Operator在Kubernetes上部署Ray集群，包含1个头节点（Head Node）和多个工作节点（Worker Node）。

安装Ray Operator：

helm repo add ray https://ray-project.github.io/kuberay-helm/
helm install kuberay-operator ray/kuberay-operator --namespace ray-system --create-namespace

创建Ray集群配置（ray-cluster-vllm.yaml）：

apiVersion: ray.io/v1
kind: RayCluster
metadata:
name: ray-cluster-vllm
namespace: vllm-system
spec:
rayVersion: "2.10.0"  # 2025年稳定版本
headGroupSpec:
serviceType: ClusterIP
replicas: 1
rayStartParams:
dashboard-host: "0.0.0.0"
num-cpus: "32"
num-gpus: "0"  # 头节点不占用GPU
template:
spec:
containers:
- name: ray-head
image: rayproject/ray-ml:2.10.0-py39-cuda12.1.1
resources:
limits:
cpu: "32"
memory: "64Gi"
requests:
cpu: "16"
memory: "32Gi"
env:
- name: RAY_DISABLE_DOCKER_CPU_WARNING
value: "true"
- name: LC_ALL
value: "en_US.UTF-8"
ports:
- containerPort: 6379  # Ray GCS服务端口
name: gcs
- containerPort: 8265  # Ray Dashboard端口
name: dashboard
- containerPort: 10001  # Ray Client端口
name: client
workerGroupSpecs:
- groupName: worker-group-gpu
replicas: 2  # 2个工作节点，对应多机部署需求
minReplicas: 2
maxReplicas: 4  # 支持弹性扩容
rayStartParams:
num-cpus: "32"
num-gpus: "8"  # 每个工作节点8个GPU
node-ip-address: "$MY_POD_IP"
template:
spec:
affinity:
# 避免工作节点调度到同一物理节点
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: ray.io/group
operator: In
values:
- worker-group-gpu
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
containers:
- name: ray-worker
image: rayproject/ray-ml:2.10.0-py39-cuda12.1.1
resources:
limits:
cpu: "32"
memory: "128Gi"
nvidia.com/gpu: "8"  # 每个节点8卡GPU
requests:
cpu: "16"
memory: "64Gi"
nvidia.com/gpu: "8"
env:
- name: MY_POD_IP
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: status.podIP
- name: NCCL_SOCKET_IFNAME
value: "eth0"  # 指定通信网卡，适配高速网络
- name: NCCL_DEBUG
value: "INFO"
volumeMounts:
- name: shm
mountPath: /dev/shm
volumes:
- name: shm
emptyDir:
medium: Memory
sizeLimit: "8Gi"  # 8卡节点共享内存配置
---
# 创建Ray集群服务，用于节点间通信
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: ray-cluster-vllm-head-svc
namespace: vllm-system
spec:
selector:
ray.io/cluster: ray-cluster-vllm
ray.io/role: head
ports:
- name: gcs
port: 6379
targetPort: 6379
- name: dashboard
port: 8265
targetPort: 8265
type: ClusterIP

步骤2：部署VLLM StatefulSet（混合并行）

多机多卡部署需使用StatefulSet保障有状态服务的稳定性，配置中需指定Ray集群连接参数、混合并行策略及分布式存储挂载。YAML配置如下（statefulset-vllm-hybrid-parallel.yaml）：

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: vllm-hybrid-parallel
namespace: vllm-system
spec:
serviceName: vllm-hybrid-parallel-svc
replicas: 2  # 与Ray工作节点数量一致
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: hybrid-parallel
template:
metadata:
labels:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: hybrid-parallel
ray.io/cluster: ray-cluster-vllm
spec:
serviceAccountName: ray-service-account
affinity:
# 与Ray工作节点绑定调度
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: ray.io/cluster
operator: In
values:
- ray-cluster-vllm
- key: ray.io/group
operator: In
values:
- worker-group-gpu
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
containers:
- name: vllm
image: vllm/vllm-openai:latest
imagePullPolicy: Always
command: ["/bin/sh", "-c"]
args: [
"vllm serve meta-llama/Llama-3-400B \
--port 8000 \
--trust-remote-code \
--tensor-parallel-size 8 \  # 单节点内8卡张量并行
--pipeline-parallel-size 2 \  # 2个节点流水线并行
--distributed-executor-backend ray \  # 使用Ray分布式运行时
--ray-address ray://ray-cluster-vllm-head-svc.vllm-system.svc.cluster.local:6379 \
--max_num_batched_tokens 4096 \
--gpu_memory_utilization 0.8 \
--enable-chunked-prefill \
--disable-log-requests  # 高并发场景关闭请求日志，提升性能
"
]
env:
- name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
valueFrom:
secretKeyRef:
name: hf-token-secret
key: token
- name: RAY_USE_MULTIPROCESSING_CPU_COUNT
value: "false"
ports:
- containerPort: 8000
name: http
protocol: TCP
resources:
limits:
cpu: "32"
memory: "128Gi"
nvidia.com/gpu: "8"
requests:
cpu: "16"
memory: "64Gi"
nvidia.com/gpu: "8"
volumeMounts:
- name: model-storage-hybrid
mountPath: /root/.cache/huggingface
- name: shm
mountPath: /dev/shm
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 300  # 超大规模模型加载时间长，延长检查延迟
periodSeconds: 20
timeoutSeconds: 10
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 300
periodSeconds: 10
timeoutSeconds: 5
successThreshold: 1
volumes:
- name: shm
emptyDir:
medium: Memory
sizeLimit: "8Gi"
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: model-storage-hybrid
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany  # 分布式存储，多节点共享访问
volumeMode: Filesystem
resources:
requests:
storage: 500Gi  # 400B模型约需150Gi，预留足够空间
storageClassName: cephfs  # 使用Ceph分布式存储

执行部署命令：

kubectl apply -f statefulset-vllm-hybrid-parallel.yaml

步骤3：创建Service与AI网关

创建Headless Service保障StatefulSet Pod间通信：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: vllm-hybrid-parallel-svc
namespace: vllm-system
spec:
selector:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: hybrid-parallel
ports:
- name: http
port: 8000
targetPort: 8000
clusterIP: None  # Headless Service

创建ClusterIP Service暴露服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: vllm-hybrid-parallel-public-svc
namespace: vllm-system
spec:
selector:
app.kubernetes.io/name: vllm
app.kubernetes.io/instance: hybrid-parallel
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8000
type: ClusterIP

部署Higress AI网关（企业级必选）：用于流量控制、负载均衡与故障转移，配置如下（gateway-higress-vllm.yaml）：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: vs-vllm-hybrid
namespace: vllm-system
spec:
hosts:
- "llm-api.example.com"  # 企业自定义域名
gateways:
- higress-system/higress-gateway
http:
- route:
- destination:
host: vllm-hybrid-parallel-public-svc.vllm-system.svc.cluster.local
port:
number: 80
retries:
attempts: 3
perTryTimeout: 30s
timeout: 60s

执行部署命令：

kubectl apply -f service-vllm-hybrid-headless.yaml
kubectl apply -f service-vllm-hybrid-public.yaml
kubectl apply -f gateway-higress-vllm.yaml

步骤4：部署验证

检查Ray集群状态：

# 进入Ray头节点Pod
kubectl exec -it -n vllm-system ray-cluster-vllm-head-0 -- sh
# 执行Ray集群状态命令
ray status
# 预期输出包含：2 workers (each with 32 CPUs, 8 GPUs)

检查VLLM StatefulSet Pod状态：

kubectl get pods -n vllm-system -l app.kubernetes.io/instance=hybrid-parallel
# 预期输出2个Pod均为Running状态：
# NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# vllm-hybrid-parallel-0        1/1     Running   0          20m
# vllm-hybrid-parallel-1        1/1     Running   0          20m

验证GPU资源占用：

# 在每个工作节点执行nvidia-smi
kubectl debug -it -n vllm-system vllm-hybrid-parallel-0 --image=nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04 --share-processes -- sh
nvidia-smi
# 预期8个GPU均有内存占用和算力消耗

测试推理服务：

curl http://vllm-hybrid-parallel-public-svc.vllm-system.svc.cluster.local/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "meta-llama/Llama-3-400B",
"prompt": "Explain the principle of hybrid parallelism in LLM inference",
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.6
}'
# 预期返回符合要求的生成文本

3.3.3 参数调优策略（混合并行核心）

多机多卡部署的优化核心是平衡张量并行与流水线并行的协同效率，降低通信开销与气泡效应：

并行大小搭配：张量并行大小建议等于单节点GPU数量（如8卡节点设为8），流水线并行大小等于节点数量（如2节点设为2），确保资源均匀分配；
–max_num_batched_tokens：超大规模模型建议设置为4096-8192，通过增大批处理量缓解流水线气泡开销，提升吞吐量；
–pipeline-parallel-chunk-size：流水线并行块大小，建议设置为32-64，减小块间通信频率，提升流水线效率；
网络优化：启用NCCL高速通信，配置NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（或高速网卡名），多节点部署优先使用Infiniband网络；
内存优化：启用--enable-sliding-window（滑动窗口注意力），减少长序列推理的KV缓存占用；设置--gpu_memory_utilization=0.85，在超大规模模型场景下平衡内存使用。