大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。
所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。
本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上
基本示例
我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。
from accelerate import Accelerator
from accelerate.utils import gather_object
accelerator = Accelerator()
# each GPU creates a string
message=[ f"Hello this is GPU {accelerator.process_index}" ]
# collect the messages from all GPUs
messages=gather_object(message)
# output the messages only on the main process with accelerator.print()
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