高通 QCS6490PI 集群架构支撑 DeepSeek 模型稳定运行的技术实现-EW帮帮网

背景介绍

当单一硬件设备的性能边界难以承载复杂模型的运行需求时，分布式架构通过将多个轻量化设备协同组网，构建起弹性可扩展的算力网络，突破物理硬件的性能边界，可实现高效运行大规模的模型。

硬件：多块 QCS6490PI 开发板

深度解析 QCS6490：硬件性能全揭秘_qcs6490算力多少-CSDN博客

工具：distributed-llama
项目地址：https://github.com/b4rtaz/distributed-llama

工具：distributed-llama

distributed-llama 是一个用于将家用设备连接成强大集群以加速大语言模型（LLM）推理的项目。该项目支持多种操作系统，包括 Linux，并针对高通 CPU 进行了优化。以下是对该仓库的详细介绍：

项目概述

该项目的核心目标是利用张量并行和以太网高速同步技术，将多个家用设备连接成一个集群，从而加速 LLM 的推理过程。更多的设备意味着更快的性能。

主要特性

多操作系统支持：支持 Linux、macOS 和 Windows 操作系统。
硬件优化：针对高通 CPU 进行了优化。
模型支持：支持多种 Llama 系列模型，如 Llama 3.1、Llama 3.2、Llama 3.3 等。
实验性 Vulkan 支持：自 2025 年 3 月 23 日起，提供实验性的 Vulkan 支持。

快速设置

一键设置根节点

运行以下命令可以下载模型和分词器：

python launch.py <model>

支持的模型包括：

Model	Size	Command
Llama 3.1 8B Instruct Q40	6.32 GB	`python launch.py llama3_1_8b_instruct_q40`
Llama 3.1 405B Instruct Q40.	238 GB	`python launch.py llama3_1_405b_instruct_q40`.
Llama 3.2 1B Instruct Q40	1.7 GB	`python launch.py llama3_2_1b_instruct_q40`
Llama 3.2 3B Instruct Q40	3.4 GB	`python launch.py llama3_2_3b_instruct_q40`
Llama 3.3 70B Instruct Q40	40 GB	`python launch.py llama3_3_70b_instruct_q40`
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q40	6.32 GB	`python launch.py deepseek_r1_distill_llama_8b_q40`

手动转换模型

支持的架构为 Llama，具体转换方法可参考：

How to Convert Llama 3.1
How to Convert Hugging Face Model

已知限制

只能在 1, 2, 4... 2^n 个节点上运行。
最大节点数等于模型中 KV 头的数量。
仅支持以下量化：
- q40 模型搭配 q80 buffer-float-type
- f32 模型搭配 f32 buffer-float-type

架构

项目分为两部分：

根节点：负责加载模型和权重，并将其转发给工作节点。同时，同步神经网络的状态。根节点本身也是一个工作节点，处理自己的神经网络切片。
工作节点：处理自己的神经网络切片，不需要与模型相关的任何配置。

命令

dllama inference：运行推理并进行简单的基准测试。
dllama chat：运行 CLI 聊天。
dllama worker：运行工作节点。
dllama-api：运行 API 服务器。

部署步骤

1.下载代码

首先打开终端，按照如下命令，在所有的板卡上均进行下载和编译

git clone https://github.com/b4rtaz/distributed-llama.git
cd distributed-llama
make dllama
make dllama-api

2.下载模型

Python3 launch.py deepseek_r1_distill_llama_8b_q40

(Tips:使用Python3.8先注释掉launch.py第126行,使用python3.10则无需操作)

3.测试单节点运行

通过如下命令单节点运行模型， --model 、--tokenizer分别选择指定路径下的模型、分词器, --buffer-float-type、--nthreads 、--max-seq-len分别设置量化精度、线程数与序列长度限制。

./dllama chat --model models/deepseek_r1_distill_llama_8b_q40/dllama_model_deepseek_r1_distill_llama_8b_q40.m --tokenizer models/deepseek_r1_distill_llama_8b_q40/dllama_tokenizer_deepseek_r1_distill_llama_8b_q40.t --buffer-float-type q80 --nthreads 4 --max-seq-len 4096

可以发现设备性能不足以带动8b模型

4.尝试新增运行节点

在多个子节点设备上运行，节点数需为2的次方数，1、2、4等，此处使用1根2子共3个节点。
./dllama worker --port 9999 --nthreads 8

挑选一个节点（例：192.168.110.106）作为根节点，启动模型。

./dllama chat --model models/deepseek_r1_distill_llama_8b_q40/dllama_model_deepseek_r1_distill_llama_8b_q40.m --tokenizer models/deepseek_r1_distill_llama_8b_q40/dllama_tokenizer_deepseek_r1_distill_llama_8b_q40.t --buffer-float-type q80 --nthreads 8 --max-seq-len 4096 --workers  192.168.110.106:9999 192.168.110.229:9999 192.168.111.49:9999

(Tips： --workers 后面替换为自己的节点IP)

子节点开始加载模型，加载完成后根节点显示各项信息

根节点运行模型，跳出对话框代表模型已运行

这里采用命令行方式，也可以配合Chat web页面使用

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