我希望通过VLLM的推测解码特性来加速我的模型推理，有哪些可选方案
vLLM支持多种推理加速方案，包括张量并行（tensor_parallelism）、流水线并行（pipeline_parallelism）、专家并行（expert_parallelism，适用于MoE模型）、数据并行（data_parallelism）、量化（quantization）、上下文长度与批量大小限制、CUDA图优化（CUDA Graphs）、以及多模态输入限制等。你可以根据模型大小、硬件资源和具体需求灵活组合这些方案来提升推理速度和吞吐量。例如，张量并行适合单节点多卡大模型，流水线并行适合跨节点或层数较深模型，量化和上下文/批量限制则能有效降低显存占用，CUDA Graphs可提升推理效率，但会占用更多显存。详细配置方法和代码示例可参考官方文档、内存优化说明、并行与扩展指南、离线推理配置。
如需具体配置建议或代码示例，请告知你的模型规模、硬件环境和主要瓶颈（如显存、吞吐、延迟等），我可以进一步详细说明。
Sources:
- https://docs.vllm.ai/en/latest/performance/optimization.html#performance-tuning-with-chunked-prefill
- https://docs.vllm.ai/en/latest/configuration/conserving_memory/
- https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/parallelism_scaling/
- https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/offline_inference.html
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@RunLLM
我的环境是单机4卡H20（141G）,我的模型是Qwen3VL 8B，我从单机4卡并发推理扩展到单机8卡，吞吐量提升不明显，看起来8B的模型并不需要做多卡并行。如果我在每张卡都部署一个单独的推理服务，整体吞吐量会更快吗？如何保证负载均衡？
对于Qwen3VL 8B这类中小模型，单卡即可完整加载，使用多卡张量并行（tensor_parallelism）反而因通信开销导致整体吞吐提升有限。更推荐在每张GPU上分别启动独立的推理服务实例（即每卡单实例），再通过上层负载均衡（如Nginx、http proxy等）将请求均匀分发到各实例，这样整体吞吐量会线性提升，且资源利用率更高。此方案已被社区多次验证有效，适用于模型能单卡运行的场景。相关讨论和官方建议均有说明。
负载均衡可通过简单的轮询代理实现（如Nginx、HAProxy等），或结合Ray Serve/K8s等框架实现更复杂的调度。只需确保每个实例监听不同端口，代理层将请求分发即可。如需具体部署脚本或配置示例，可进一步说明。
Sources:
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