千问1.5 72B AWQ的量化模型无法使用多个GPU

根据您描述的问题，千问1.5 72B AWQ量化模型在使用官方代码运行时，多个GPU无法并行使用，而是逐个轮换运行。这种情况可能由以下几个原因导致：

1. 分布式训练配置问题

• 如果您使用的是多GPU环境，但未正确配置分布式训练相关的参数，可能会导致模型无法充分利用所有GPU资源。
• 在使用DeepSpeed或类似的分布式训练框架时，需要明确指定tensor parallelism（张量并行）和pipeline parallelism（流水线并行）等参数。如果这些参数未正确设置，模型可能默认以单卡模式运行，或者仅在一个GPU上完成计算后切换到下一个GPU。

解决方法： - 检查是否正确设置了tp_size（张量并行的GPU数量）和pp_size（流水线并行的GPU数量）。例如，在运行脚本中添加以下参数： bash --tp_size 8 --pp_size 1 - 确保启动命令中包含正确的分布式训练标志，例如： bash deepspeed train.py --deepspeed_config ds_config.json

2. 通信库未启用或配置错误

• 多GPU并行训练依赖高效的通信库（如NCCL或DeepNCCL）来协调不同GPU之间的数据传输。如果通信库未正确安装或配置，可能会导致GPU之间无法高效协作，从而出现“轮换运行”的现象。

解决方法： - 确认是否已安装并启用了DeepNCCL或其他通信加速库。可以通过以下命令检查NCCL状态： bash nvidia-smi topo -m - 如果未启用DeepNCCL，请参考相关文档安装并配置。

3. 显存分配不均或不足

• 千问1.5 72B模型的参数量较大，即使经过AWQ量化，仍然可能对显存提出较高要求。如果显存分配不均或某块GPU显存不足，可能会导致部分GPU闲置，而其他GPU逐个完成任务。

解决方法： - 检查每块GPU的显存占用情况，确保显存分配均匀。可以使用以下命令监控显存： bash nvidia-smi - 如果显存不足，可以尝试减少batch size或调整量化精度（如从FP16降低到INT8）。

4. 代码逻辑问题

• 官方代码可能存在某些默认设置，导致多GPU并行逻辑未被触发。例如，某些脚本可能默认以单卡模式运行，除非显式指定多卡模式。

解决方法： - 检查代码中是否正确调用了多GPU并行的相关模块。例如，确认是否使用了torch.distributed或deepspeed的初始化函数： python import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='nccl') - 如果使用的是官方提供的xxx_cli或deepgpu_cli脚本，确保传入了正确的-tp_size参数。例如： bash qwen_cli -model_dir /path/to/model -tp_size 8 -precision fp16

5. 硬件拓扑问题

• A30 GPU的互联带宽和拓扑结构可能影响多GPU并行效率。如果GPU之间的互联带宽较低，可能会导致通信成为瓶颈，从而表现为“轮换运行”。

解决方法： - 使用nvidia-smi topo -m检查GPU之间的互联拓扑，确保它们通过NVLink或高带宽PCIe连接。 - 如果硬件拓扑限制较大，可以尝试减少模型的并行度（如将tp_size设置为4而非8）。

6. DeepGPU加速器未启用

• 如果您使用的是阿里云的DeepGPU加速器（如Deepytorch Training），但未正确启用相关功能，可能会导致多GPU并行性能下降。

解决方法： - 确认是否已正确安装并启用DeepGPU加速器。可以通过以下命令检查： bash deepgpu-cli --version - 如果未启用，请参考相关文档进行配置。

总结与建议

根据上述分析，建议您按照以下步骤排查问题： 1. 检查分布式训练参数（如tp_size和pp_size）是否正确设置。 2. 确认通信库（如DeepNCCL）是否已安装并启用。 3. 监控显存占用情况，确保显存分配均匀且充足。 4. 检查代码逻辑，确保多GPU并行模块被正确调用。 5. 验证硬件拓扑，确保GPU之间具有高带宽互联。 6. 确认DeepGPU加速器是否已启用。

如果问题仍未解决，建议提供更详细的日志信息（如运行时的输出日志或错误信息），以便进一步定位问题。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。