1. 多节点的含义
vllm官方文档（参考1）中给出了多节点"Multi-Node"多GPU部署的方案说明，注意该特性只是较新版本的vllm中才能使用。"Multi-Node"指的是，将大模型的推理和服务过程，分布在多个计算节点（服务器）上，进行推理的能力。这种分布式处理方式，能提升大模型在处理大量请求时的吞吐量、降低单个节点的负载，实现资源的有效利用。
一般来说，Multi-Node主要用于这种场景：k8s集群中，一个node的GPU资源不足以加载一个很大的模型，所以可以利用多个node的资源共同来加载模型
2. 单服务器部署多节点
vllm的参数--pipeline-parallel-size就是用来控制节点数的。如果将这个值设置为2，则最终就有2个模型同时做并发处理。官方文档（参考1）还举了个例子，如果服务器上有16个GPU，一个大模型需要8个GPU才能部署，则可以将--tensor-parallel-size参数的值设置为8，将--pipeline-parallel-size的值设置为2，这样就有2个模型同时做并发处理。
笔者有8块A800，我想部署8个Qwen2-7B模型做并发处理（一个模型只需要一块A800就能实现推理），则配置如下
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server
--model /data/models/Qwen2-7B-Instruct/
--served-model-name aaa
--trust-remote-code
--tensor-parallel-size 1
--pipeline-parallel-size 8
--port 8000经笔者实测，这样确实能将8个节点部署到一台服务器上，暴露的API接口也是统一的，也能让多模型支持并发。但实测发现，这样的部署方式，并不能带来提高并发的收益。
可见，单服务器部署多节点，每个节点只负责模型的一部分计算，而多个节点之间的协同工作是比较耗时的。这种单服务器多GPU卡的情况下，不如使用Single-Node Multi-GPU (tensor parallel inference)（参考1）能带来更大的并发处理收益。
注意：在上面这种场景下，笔者实测表面，多节点部署方式带来的收益，不如单节点单GPU的效果好。本文并非要推进使用多节点的部署方式，只是对这种方式展开讨论。
3. 参考
- vllm分布式服务。https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html
- vllm默认参数值。https://docs.vllm.ai/en/v0.4.2/models/engine_args.html
- Mistral-Large-Instruct-2407部署。https://blog.csdn.net//article/details/140691972