大模型应用：多卡集群跑满14B模型：大模型推理算力应用实践.66

"""
模块1：环境初始化
"""
import os
import torch
import time
import json
import psutil
import numpy as np
from threading import Thread
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig, GenerationConfig
)
from accelerate import dispatch_model, infer_auto_device_map
from pynvml import nvmlInit, nvmlDeviceGetHandleByIndex, nvmlDeviceGetMemoryInfo
import tritonclient.http as triton_http
from prometheus_client import start_http_server, Gauge

# ======================== 1. 全局配置（理论参数映射） ========================
# 模型与硬件配置（对接“多卡分片理论”）
MODEL_PATH = "/data/models/Qwen-14B-Chat"  # 14B模型参数量：1.4×10^10
GPU_NUM = 10  # 集群显卡数量（模型并行分片数=GPU_NUM）
BATCH_SIZE_DYNAMIC = True  # 开启动态批处理（Amdahl定律）
MAX_BATCH_SIZE = 32  # 最大批处理数（RTX 4090最优值）
QUANTIZATION_TYPE = "4bit"  # 4bit量化：显存占用=14B×4bit/8=7GB（理论值）
GRADIENT_CHECKPOINT = True  # 梯度检查点：内存-计算权衡

# 推理配置（对接“算力需求公式”）
MAX_NEW_TOKENS = 512  # 最大生成Token数，单请求算力≈2×14B×512=14.3 TFLOPS
TEMPERATURE = 0.7  # 温度系数：平衡多样性与算力（越高算力消耗略增）
TOP_P = 0.95

# 监控配置（对接“算力效能公式”）
METRIC_PORT = 8000  # 监控端口
GPU_UTIL_GAUGE = Gauge('gpu_utilization', 'GPU利用率(%)', ['gpu_id'])  # 硬件理论算力利用率
GPU_MEM_GAUGE = Gauge('gpu_memory_usage', 'GPU显存使用量(GB)', ['gpu_id'])  # 显存瓶颈监控
TOKEN_SPEED_GAUGE = Gauge('token_generation_speed', 'Token生成速度(个/秒)', ['gpu_id'])  # 算力效能核心指标

"""
模块2：GPU监控线程
"""
class GPUMonitor(Thread):
    """GPU监控线程：每秒采集一次显存、算力利用率（对接算力效能公式）"""
    def __init__(self, gpu_num):
        super().__init__(daemon=True)
        self.gpu_num = gpu_num
        nvmlInit()  # 初始化NVML（NVIDIA底层监控库）
        self.gpu_handles = [nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) for i in range(gpu_num)]
    
    def run(self):
        while True:
            for gpu_id in range(self.gpu_num):
                # 1. 显存使用量（显存瓶颈核心指标）
                mem_info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(self.gpu_handles[gpu_id])
                mem_used = mem_info.used / 1024**3  # 转换为GB
                GPU_MEM_GAUGE.labels(gpu_id=gpu_id).set(mem_used)
                
                # 2. GPU利用率（硬件理论算力释放率）
                # 注：实际生产环境建议用nvidia-smi的gpu_util，此处简化
                gpu_util = psutil.cpu_percent(interval=0.1) if gpu_id == 0 else np.random.uniform(60, 90)
                GPU_UTIL_GAUGE.labels(gpu_id=gpu_id).set(gpu_util)
            time.sleep(1)  # 1秒采集一次（平衡监控开销与精度）

"""
模块3：量化模型加载
"""
def load_quantized_model(model_path, quant_type="4bit"):
    """
    加载量化模型（核心优化模块）
    参数：
        model_path: 模型路径
        quant_type: 量化类型（4bit/8bit），对接量化压缩理论
    返回：
        model: 量化后的模型（多卡分片）
        tokenizer: 分词器（右填充提升批处理效率）
    """
    # 1. 量化配置（NF4格式降低舍入误差）
    if quant_type == "4bit":
        bnb_config = BitsAndBytesConfig(
            load_in_4bit=True,
            bnb_4bit_quant_type="nf4",  # 标准化4bit：效果损耗<5%
            bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,  # 计算精度：平衡算力与效果
            bnb_4bit_use_double_quant=True,  # 双重量化：进一步压缩权重
        )
    elif quant_type == "8bit":
        bnb_config = BitsAndBytesConfig(
            load_in_8bit=True,
            bnb_8bit_compute_dtype=torch.float16,
        )
    else:
        bnb_config = None

    # 2. 加载模型（多卡分片：模型并行理论）
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_path,
        quantization_config=bnb_config,
        torch_dtype=torch.float16,
        device_map="auto",  # 自动分配模型层到多卡
        gradient_checkpointing=GRADIENT_CHECKPOINT,  # 内存-计算权衡
        trust_remote_code=True
    )
    
    # 3. 禁用梯度计算（推理场景：无反向传播，节省算力）
    for param in model.parameters():
        param.requires_grad = False
    
    # 4. 加载Tokenizer（右填充：提升批处理效率，对接批处理理论）
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        model_path,
        trust_remote_code=True,
        padding_side="right"  # 右填充：避免左填充导致的注意力掩码冗余计算
    )
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # 设置pad token（批处理必需）
    return model, tokenizer

"""
模块4：动态批处理调度器
"""
class DynamicBatchScheduler:
    """
    动态批处理调度器（对接Amdahl定律）
    核心逻辑：
        1. 根据GPU利用率调整批大小，平衡延迟与算力利用率；
        2. 批请求分配到各GPU池，避免单卡瓶颈；
        3. 统计Token生成速度，量化算力效能
    """
    def __init__(self, model, tokenizer, gpu_num):
        self.model = model
        self.tokenizer = tokenizer
        self.gpu_num = gpu_num
        self.request_queue = []  # 请求队列（高并发缓冲）
        self.batch_pool = [[] for _ in range(gpu_num)]  # 各GPU批处理池
    
    def add_request(self, text):
        """添加推理请求到队列（高并发缓冲）"""
        self.request_queue.append(text)
    
    def adjust_batch_size(self, gpu_id):
        """
        动态调整批大小（Amdahl定律）
        规则：
            - GPU利用率<70%：增大批大小（提升算力利用率）
            - GPU利用率>85%：减小批大小（降低延迟，避免显存溢出）
            - 中间值：基准批大小8
        """
        gpu_util = GPU_UTIL_GAUGE.labels(gpu_id=gpu_id)._value.get() or 0
        if gpu_util < 70:
            return min(MAX_BATCH_SIZE, len(self.batch_pool[gpu_id]) + 4)
        elif gpu_util > 85:
            return max(4, len(self.batch_pool[gpu_id]) - 2)
        else:
            return 8  # 基准批大小
    
    def process_batch(self):
        """处理批请求（核心执行逻辑）"""
        while True:
            if not self.request_queue:
                time.sleep(0.01)
                continue
            
            # 1. 分配请求到各GPU批处理池（多卡并行）
            for gpu_id in range(self.gpu_num):
                batch_size = self.adjust_batch_size(gpu_id)
                while len(self.batch_pool[gpu_id]) < batch_size and self.request_queue:
                    self.batch_pool[gpu_id].append(self.request_queue.pop(0))
            
            # 2. 执行各GPU批推理
            for gpu_id in range(self.gpu_num):
                batch_text = self.batch_pool[gpu_id]
                if not batch_text:
                    continue
                
                # 计时：统计Token生成速度（算力效能核心指标）
                start_time = time.time()
                
                # 编码输入（右填充：减少冗余计算）
                inputs = self.tokenizer(
                    batch_text,
                    return_tensors="pt",
                    padding=True,
                    truncation=True,
                    max_length=2048  # 输入序列长度，对接算力需求公式
                ).to(f"cuda:{gpu_id}")
                
                # 生成回复（禁用梯度：节省算力）
                with torch.no_grad():
                    outputs = self.model.generate(
                        **inputs,
                        generation_config=GenerationConfig(
                            max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
                            temperature=TEMPERATURE,
                            top_p=TOP_P,
                            eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id
                        )
                    )
                
                # 解码输出
                responses = self.tokenizer.batch_decode(
                    outputs[:, inputs.input_ids.shape[1]:],
                    skip_special_tokens=True
                )
                
                # 统计Token生成速度（算力效能=Token数/时间）
                token_num = sum([len(self.tokenizer.encode(r)) for r in responses])
                token_speed = token_num / (time.time() - start_time)
                TOKEN_SPEED_GAUGE.labels(gpu_id=gpu_id).set(token_speed)
                
                # 清空当前GPU批处理池
                self.batch_pool[gpu_id] = []
                yield {f"gpu_{gpu_id}": responses}

"""
模块5：主函数（工程化执行入口）
"""
def main():
    # 1. 启动监控（对接算力效能公式：实时采集瓶颈指标）
    start_http_server(METRIC_PORT)  # Prometheus监控：可视化算力效能
    gpu_monitor = GPUMonitor(GPU_NUM)
    gpu_monitor.start()
    print(f"监控服务已启动：http://localhost:{METRIC_PORT}")
    
    # 2. 加载量化模型（核心优化：量化+多卡分片）
    print("开始加载量化模型...")
    model, tokenizer = load_quantized_model(MODEL_PATH, QUANTIZATION_TYPE)
    print(f"模型加载完成，量化类型：{QUANTIZATION_TYPE}，显存占用理论值：{14*int(QUANTIZATION_TYPE[:1])/8}GB")
    
    # 3. 初始化调度器（动态批处理：Amdahl定律）
    scheduler = DynamicBatchScheduler(model, tokenizer, GPU_NUM)
    
    # 4. 模拟高并发请求（企业级场景：10万次/日）
    print("开始处理请求...")
    test_requests = [f"解释一下大模型算力优化的核心逻辑：{i}" for i in range(10000)]  # 模拟1万条请求
    for req in test_requests:
        scheduler.add_request(req)
    
    # 5. 执行批处理推理（输出算力效能结果）
    for response in scheduler.process_batch():
        print(f"推理完成（算力效能：{TOKEN_SPEED_GAUGE.labels(gpu_id=0)._value.get():.2f} Token/秒）：{response}")
        if not scheduler.request_queue and all([len(pool) == 0 for pool in scheduler.batch_pool]):
            break

if __name__ == "__main__":
    main()