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(v0.6.3)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 |
llama3.1-8b |
1 |
32 |
1 |
128 |
9 |
llama3-70b |
8 |
32 |
4 |
64 |
10 |
llama3.1-70b |
8 |
32 |
4 |
64 |
11 |
llama3.2-1b |
1 |
128 |
1 |
128 |
12 |
llama3.2-3b |
1 |
128 |
1 |
128 |
13 |
qwen-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
14 |
qwen-14b |
2 |
16 |
1 |
16 |
15 |
qwen-72b |
8 |
8 |
4 |
16 |
16 |
qwen1.5-0.5b |
1 |
128 |
1 |
256 |
17 |
qwen1.5-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
18 |
qwen1.5-1.8b |
1 |
64 |
1 |
128 |
19 |
qwen1.5-14b |
2 |
16 |
1 |
16 |
20 |
qwen1.5-32b |
4 |
32 |
2 |
64 |
21 |
qwen1.5-72b |
8 |
8 |
4 |
16 |
22 |
qwen1.5-110b |
- |
- |
8 |
128 |
23 |
qwen2-0.5b |
1 |
128 |
1 |
256 |
24 |
qwen2-1.5b |
1 |
64 |
1 |
128 |
25 |
qwen2-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
26 |
qwen2-72b |
8 |
32 |
4 |
64 |
27 |
qwen2.5-0.5b |
1 |
32 |
1 |
32 |
28 |
qwen2.5-1.5b |
1 |
32 |
1 |
32 |
29 |
qwen2.5-3b |
1 |
32 |
1 |
32 |
30 |
qwen2.5-7b |
1 |
32 |
1 |
32 |
31 |
qwen2.5-14b |
2 |
32 |
1 |
32 |
32 |
qwen2.5-32b |
4 |
32 |
2 |
64 |
33 |
qwen2.5-72b |
8 |
32 |
4 |
32 |
34 |
chatglm2-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
35 |
chatglm3-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
36 |
glm-4-9b |
1 |
32 |
1 |
128 |
37 |
baichuan2-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
38 |
baichuan2-13b |
2 |
4 |
1 |
4 |
39 |
yi-6b |
1 |
64 |
1 |
128 |
40 |
yi-9b |
1 |
32 |
1 |
64 |
41 |
yi-34b |
4 |
32 |
2 |
64 |
42 |
deepseek-llm-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
43 |
deepseek-coder-33b-instruct |
4 |
32 |
2 |
64 |
44 |
deepseek-llm-67b |
8 |
32 |
4 |
64 |
45 |
mistral-7b |
1 |
32 |
1 |
128 |
46 |
mixtral-8x7b |
4 |
8 |
2 |
32 |
47 |
gemma-2b |
1 |
64 |
1 |
128 |
48 |
gemma-7b |
1 |
8 |
1 |
32 |
49 |
falcon-11b |
1 |
8 |
1 |
64 |
50 |
llava-1.5-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
51 |
llava-1.5-13b |
1 |
8 |
1 |
16 |
52 |
llava-v1.6-7b |
1 |
16 |
1 |
32 |
53 |
llava-v1.6-13b |
1 |
8 |
1 |
16 |
54 |
llava-v1.6-34b |
4 |
32 |
2 |
64 |
55 |
internvl2-8b |
1 |
16` |
1 |
32 |
56 |
internvl2-26b |
2 |
8 |
1 |
8 |
57 |
internvl2-40b |
- |
- |
2 |
32 |
58 |
internVL2-Llama3-76B |
- |
- |
4 |
8 |
59 |
MiniCPM-v2.6 |
- |
- |
1 |
8 |
60 |
llama-3.1-405B-AWQ |
- |
- |
8 |
32 |
61 |
qwen2-57b-a14b |
- |
- |
2 |
16 |
62 |
deepseek-v2-lite-16b |
2 |
4 |
1 |
4 |
63 |
deepseek-v2-236b |
- |
- |
8 |
4 |
64 |
qwen2-vl-2B |
1 |
8 |
1 |
8 |
65 |
qwen2-vl-7B |
1 |
8 |
1 |
32 |
66 |
qwen2-vl-72B |
- |
- |
4 |
32 |
67 |
qwen-vl |
1 |
64 |
1 |
64 |
68 |
qwen-vl-chat |
1 |
64 |
1 |
64 |
69 |
MiniCPM-v2 |
2 |
16 |
1 |
16 |
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