分布式 vLLM 推理堆栈详解（2026 年）

本技术指南探讨了如何为大型语言模型构建分布式 vLLM 推理堆栈，以解决单 GPU 服务能力的局限性。它详细介绍了诸如张量并行（Tensor Parallelism）等技术，用于在节点间分片模型，以及 RDMA（RoCE v2）以降低节点间延迟。该指南还涵盖了实际的实现路径，包括使用 AMD 硬件的本地集群以及使用 Hugging Face Jobs 和 H200 GPU 的云部署，以及 vLLM 的语义路由融合（Semantic Router Fusion）以实现多模型服务。 AI

影响 能够高效地服务超出单 GPU 容量的大型模型，推动生产环境中 LLM 部署的边界。

排序理由 关于实施分布式 LLM 推理基础设施的技术指南。

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• A100 80GB
• AMD Strix Halo
• H100 SXM5
• H200 GPUs
• Hugging Face Jobs
• Llama 3.1 70B
• RDMA
• RoCE v2
• Tensor Parallelism
• vLLM

• 基础设施

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