引言 对于大模型的应用而言，也许最大的挑战就是让它回答一些在预训练和后训练时从未知晓的领域的问题（比如你昨天的日记、商业公司内部的机密文档等私有数据）。目前，业界解决该问题的方案之一就是使用检索增强生成（RAG），RAG 是一种利用大模型（LLMs）对私有数据文献的检索、理解和生成的 AI 回答技术。虽然传统的 RAG 技术可以很好地帮助大模型回答基于私人数据的问题，但它无法进一步地理解私有数据中

3060 TI 玩转大模型

Layout（一）

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vllm custom allreduce 实现 动机 用过 vllm 执行大模型的读者应该很清楚， vllm 使用张量并行（tensor parallel）的方式执行多卡推理。在 Self-Attention 和 MLP 层会将张量分布到各个 GPU worker 上计算，因此各个 GPU 上计算的只是一部分矩阵乘的数据，故完成计算后所有的 GPU worker 需要将结果“汇总”起来，即执行

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