附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。
以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。
以llama2-13b为例，NPU卡显存为32GB时，至少需要2张卡运行推理业务，2张卡运行的情况下，推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K，此处的单位K是1024，即16*1024。
测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态benchmark下的最大max-model-len。
|
序号 |
模型名 |
32GB显存 |
64GB显存 |
||
|---|---|---|---|---|---|
|
最小卡数 |
最大序列(K) max-model-len |
最小卡数 |
最大序列(K) max-model-len |
||
|
1 |
llama-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
|
2 |
llama-13b |
2 |
16 |
1 |
16 |
|
3 |
llama-65b |
8 |
16 |
4 |
16 |
|
4 |
llama2-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
|
5 |
llama2-13b |
2 |
16 |
1 |
16 |
|
6 |
llama2-70b |
8 |
32 |
4 |
64 |
|
7 |
llama3-8b |
1 |
32 |
1 |
128 |
|
8 |
llama3-70b |
8 |
32 |
4 |
64 |
|
9 |
qwen-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
|
10 |
qwen-14b |
2 |
16 |
1 |
16 |
|
11 |
qwen-72b |
8 |
8 |
4 |
16 |
|
12 |
qwen1.5-0.5b |
1 |
128 |
1 |
256 |
|
13 |
qwen1.5-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
|
14 |
qwen1.5-1.8b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
15 |
qwen1.5-14b |
2 |
16 |
1 |
16 |
|
16 |
qwen1.5-32b |
4 |
32 |
2 |
64 |
|
17 |
qwen1.5-72b |
8 |
8 |
4 |
16 |
|
18 |
qwen1.5-110b |
-- |
8 |
128 |
|
|
19 |
qwen2-0.5b |
1 |
128 |
1 |
256 |
|
20 |
qwen2-1.5b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
21 |
qwen2-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
|
22 |
qwen2-72b |
8 |
32 |
4 |
64 |
|
23 |
chatglm2-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
24 |
chatglm3-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
25 |
glm-4-9b |
1 |
32 |
1 |
128 |
|
26 |
baichuan2-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
|
27 |
baichuan2-13b |
2 |
4 |
1 |
4 |
|
28 |
yi-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
29 |
yi-9b |
1 |
32 |
1 |
64 |
|
30 |
yi-34b |
4 |
32 |
2 |
64 |
|
31 |
deepseek-llm-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
|
32 |
deepseek-coder-instruct-33b |
4 |
32 |
2 |
64 |
|
33 |
deepseek-llm-67b |
8 |
32 |
4 |
64 |
|
34 |
mistral-7b |
1 |
32 |
1 |
128 |
|
35 |
mixtral-8x7b |
4 |
8 |
2 |
32 |
|
36 |
gemma-2b |
1 |
64 |
1 |
128 |
|
37 |
gemma-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
|
38 |
falcon-11b |
1 |
8 |
1 |
64 |
