vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点

系列导读

你现在看到的是《vLLM 高吞吐推理服务实战：从入门到生产级部署》的第6/10篇，当前这篇会重点解决：打破“显存不够就换卡”的思维，教会读者用多卡/多节点低成本部署大模型，附扩展效率实测。

上一篇回顾：第 5 篇《vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优》主要聚焦 从源码层面拆解 vLLM 的“吞吐魔法”，给出可复现的调优参数组合，让读者直接提升 2-3 倍吞吐。 下一篇预告：第 7 篇《vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构》会继续展开 从“能跑”到“稳跑”，提供一套可直接复用的生产级部署方案，涵盖 LB、监控、自愈三要素。

全系列安排

1. vLLM 初探：为什么它是大模型推理的“加速引擎”？
2. vLLM 安装与模型加载避坑指南：从 pip 到 Docker
3. vLLM API 深度解析：兼容 OpenAI 的推理接口
4. vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务
5. vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优
6. vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点（本文）
7. vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构
8. vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图
9. vLLM 量化推理实战：GPTQ、AWQ 与 FP8 的选择与调优
10. vLLM 实战总结：架构演进、常见陷阱与未来展望

导语：当单卡放不下 70B 模型时，别再想着换卡了

在前几篇中，我们从 vLLM 的安装、