榨乾H100算力！GLM-4.6V×vLLM 極致推理實戰：從9B到106B MoE的全鏈路優化

我是大模型實驗室Lab4AI，一個面向高校科研人員、AI開發者、行業用户及AIGC創作者的高性能GPU場景內容社區，持續分享火熱項目實戰。

最近，我完成了一個GLM-4.6V與vLLM的深度整合項目，成功在H100上實現了從輕量版9B到106B MoE模型的全鏈路推理優化。

今天，就帶大家揭秘如何用vLLM榨乾H100的每一滴算力！

01 項目背景

當“原生多模態”遇上“混合專家”.

智譜AI開源的GLM-4.6V系列代表了當前VLM（Vision-Language Model）的架構巔峯，但也給工程部署帶來了前所未有的挑戰：

• 雙極分化的架構挑戰：

  • 9B Flash版：參數小，但在高併發場景下，如何避免Vision Encoder成為瓶頸？如何餵飽H100的巨大算力？
  • 106B MoE版：1060億參數/120億激活的MoE架構，對顯存帶寬和通信拓撲提出了嚴苛要求。

• 長上下文與多模態的顯存黑洞：

  支持128k上下文意味着KV Cache的顯存佔用呈指數級增長；“圖像即參數”的原生工具調用機制，要求推理引擎必須高效處理異構數據流。

  而硬件方面，NVIDIA H100 80GB SXM5是AI算力的天花板，但實際部署中，我們常痛心地發現算力被浪費：顯存牆導致併發數上不去，FP8算力閒置，小模型無法極致併發。

  面對這些痛點，我們基於vLLM框架，通過一系列工程手段，實現了從“跑通”到“極致”的跨越。而完成這次項目實戰的破局點就在：

• FP8 KV Cache（Hopper 專屬）：

  利用 H100 的 Transformer Engine，將 KV Cache 顯存佔用直接砍半，在單卡上實現 128~150 個併發。

• 併發調優：

  將長 Prompt 拆解計算，防止顯存峯值瞬間爆炸（OOM），同時顯著降低首字延遲（TTFT）。

• 異構計算調度：

  讓 Vision Tower 在數據並行模式下運行，消除多圖輸入時的流水線空轉。

我們先來看看，如何通過兩個實戰項目，帶你體驗vLLM的極致推理與H100算力壓榨。

02 實戰一 馴服巨獸4×H100 扛起 GLM-4.6V-106B（MoE）

大模型實驗室項目體驗

首先進入項目，在 大模型實驗室Lab4AI 中搜索項目榨乾 H100 算力！GLM-4.6V × vLLM 極致推理實戰：從 9B 到 106B MoE 的全鏈路優化，建議開啓4卡進行體驗。

GLM-4.6V-106B 是典型的“高智商、大胃王”：雖然它的激活參數只有 12B（推理快），但靜態權重高達 212GB (FP16)，加上 128k 上下文產生的巨大 KV Cache。如何在 H100 上不炸顯存且跑滿算力，是本次實戰的核心。

核心戰術：三位一體優化.

• 並行切分 (TP4 + EP)： 利用張量並行 (TP=4) 將模型切分至 4 張卡，並開啓專家並行 (EP) 釋放 MoE 推理性能。
• 顯存魔術 (FP8 KV)： H100 的 Transformer Engine 原生支持 FP8，我們利用H100的特性，開啓 --kv-cache-dtype fp8，將KV Cache的顯存佔用減半，讓100GB 剩餘顯存發揮出200GB 的承載力。
• 削峯填谷 (Chunked Prefill)： 開啓分塊預填充，防止長文本首字生成時顯存瞬時爆炸 (OOM) 。

配置完成後，在終端進行啓動：

當日志出現 "Application startup complete."説明部署完成

服務啓動後，推薦使用OpenAI SDK 進行調用。該代碼支持本地圖片讀取並在 Jupyter 環境中預覽。直接在ipynb中的代碼塊部分填入url和key即可，運行代碼，可以查看如下：

實戰總結：通過上述配置，我們成功將GLM-4.6V-106B 部署在 4 張 H100 上，利用 FP8 KV Cache 解決了長文本顯存瓶頸，並通過 Expert Parallel 釋放了 MoE 架構的推理性能。這是一個可直接用於生產環境的高性能方案。

03 實戰二

單卡 H100 把 9B Flash 榨到“接近物理上限”.

9B 模型在 H100 上的權重僅佔 20GB，剩餘 60GB 顯存如果閒置就是極大的浪費。普通的部署方式（默認配置）就像開着一輛核動力大巴車，卻只允許坐 20 個人，極其浪費。

我們的目標是通過FP8 KV Cache 和超大併發槽位，把這60GB顯存塞滿，實現單卡9000+ tokens/s 的吞吐奇蹟。

核心戰術：把大巴車塞滿.

• 空間翻倍(FP8 KV)： 開啓FP8 KV Cache，顯存佔用直接減半，讓有限空間能塞入雙倍請求 。
• 槽位擴容(Max Seqs)： 拒絕默認的256 併發，暴力拉昇至 1024，徹底消除軟件調度瓶頸，餵飽 GPU 核心 。
• 視覺去氣泡(MM Data Parallel)： 視覺編碼器開啓數據並行模式，避免多圖處理時的流水線阻塞。

配置完成後，同樣在終端啓動服務器，當日志出現"Application startup complete."説明部署完成。記得關閉之前的服務器。

直接在文檔裏面運行代碼，這段代碼的意思是：切到指定conda 環境，然後用 vLLM 自帶的壓測工具，對 GLM-4.6V-Flash（9B）做“隨機數據模式”的高併發吞吐/延遲壓測。

真實壓測與性能分析：

為了排除網絡下載數據集的不穩定性，我們使用vLLM 內置的 random 數據集進行純算力壓測，模擬高負載場景（輸入 1024 tokens / 輸出 512 tokens）。

實戰總結：併發數控制在128左右是最佳平衡點。

✅當併發低於64時，延遲極低，但 GPU 沒吃飽，吞吐量浪費。

✅當併發大於256時，吞吐增幅開始變小，但排隊效應爆炸，P99 會從400ms 拉到 7000ms+。

✅當併發等於128時，吞吐拉滿同時延遲可控，9200 tok/s + 405ms 是一個非常適合上線的區間。

這裏，我們給出一些生產建議：

✅網關層（Nginx / API Gateway）建議給單實例加“保險絲”：最大連接數/併發上限設到 ~150，過載時寧可限流，也不要讓 P99 進入秒級排隊區。

✅對GLM-4.6V-Flash，這套參數本身已經非常“接近單卡 H100 的上限區間”，一般不需要再大改；真正影響線上體驗的，更多是輸入輸出長度分佈和限流策略。|  

04 總結

不止於“跑通”，更要“極致”.

大模型部署的核心，不是能跑就行，而是把硬件潛力發揮到極致。

這是一套可直接用於生產環境的部署方案：既能承載MoE 權重，也能穩住長文本場景，同時讓 MoE 的推理性能真正跑出來。

這套方案不僅適用於GLM-4.6V，更可遷移到其他 VLM 模型，為高併發多模態服務提供了可直接落地的參考。如果你也在部署大模型時遇到算力浪費、顯存不足等問題，不妨試試這套方案，讓你的H100 真正“物超所值”！

關注“大模型實驗室Lab4AI”，第一時間獲取前沿AI技術解析！