第一次在调测群里看到 RK1828 四卡底板要把 27B 模型端到端跑通的消息时我第一反应是“这怕不是在开玩笑”——毕竟一年前在端侧设备上跑 7B 还得抠量化位数和上下文长度动不动就显存溢出。等自己真动手把这套环境搭完把 Qwen2.5-27B 的 INT8 量化权重均匀铺到四张卡上让它完整吐出一个带推理步骤的回答之后我意识到端侧 AI 硬件的玩法确实变了。这篇文章不是产品发布会是我在这次 4 卡级联部署中踩过的路、算过的账和调过的参数给后面要上端侧大模型项目的同学做个参照。1. 为什么要折腾“27B/31B 上端侧”需求倒逼算力重构1.1 云端推理的三个硬伤过去一年做端侧 AI 硬件部署听到最多的需求不是“能不能跑”而是“能不能不上云”。很多客户把手头的私有化项目从 8B 升级到 27B原因高度一致云端接口的延迟不确定调用成本随日活线性涨更重要的是数据不能出园区。先说延迟。云端推理的延迟由网络 RTT 和服务器排队共同决定高峰期经常从 300ms 抖到 3s。对普通问答还能忍但对工具调用类的 Agent 场景就是灾难——模型每调一次工具就要多等一轮网络往返用户的体验是“一个字一个字往外蹦还时不时卡住”。其次是成本。按 token 计费的 API 在小流量阶段看不出问题一旦接入了企业内部的文档问答、代码审查这类高频场景账单会变得非常难看。客户最终一算账发现自建端侧方案虽然前期硬件投入高但半年后总拥有成本就开始低于按量付费了。最后是合规。很多行业的数据根本不允许出内网连脱敏后上云都不行。之前给一个做医疗信息化的客户做评估对方的原话是“模型可以差一点但数据必须留在本地”。这种诉求决定了端侧推理不是可选项而是硬门槛。1.2 27B/31B 是端侧的“甜点区”那为什么偏偏是 27B/31B而不是继续用 7B/8B或者一步到位上 70B我个人的体会是8B 级别的模型在做“知识问答”时勉强及格但一旦涉及复杂推理、代码生成、多步工具调用能力掉档非常明显。8B 模型经常在推理的第二步就开始逻辑飘忽给出的代码乍一看能跑细看全是边界条件没处理。而 27B 往上走一档思维链的连贯性、代码正确率、指令遵循能力都有质变已经能达到“可以直接辅助干活”的水平。70B 不是不想上是端侧硬件实在扛不住。按 INT8 算70B 光权重就是 70GB加上 KV Cache 和运行时开销四卡 64GB 都会吃到 OOM。而且就算勉强装下生成速度大概率会掉到个位数 token/s交互体验跟看幻灯片一样没人愿意用。所以 27B/31B 恰好卡在一个微妙的平衡点能力够用、体积可控、部署性价比最高。1.3 单卡跑不动4 卡级联是现实解单张 RK1828 模组本身已经能处理 7B 级别的模型但要吃下 27B绕不开容量和带宽两个坎。容量问题很好理解27B 的 INT8 权重约 27GB单卡如果配 16GB 内存权重都放不下即使硬塞进 32GB 版本KV Cache 一分配就动弹不得。带宽问题更隐蔽——现在的端侧推理是 memory-bound 任务每生成一个 token 都要把全部权重读一遍。如果单卡内存带宽不够模型再聪明也是“满腹经纶说不出来”。4 卡级联的本质是把 27GB 权重切碎摊到四张卡上每张卡只需要负责 1/4 的计算量和读带宽。这跟把一个人搬不动的大箱子拆成四份分给四个人搬是一个道理。当然拆箱子容易把四份结果拼起来难——卡与卡之间的通信、同步、负载均衡每一项都是独立的工程挑战后面几章我会挨个拆开讲。2. RK1828 选型评估与 4 卡级联的硬件拓扑2.1 为什么选 RK1828它到底强在哪先说结论RK1828 不是单点性能最暴力的芯片但它把“算力、内存带宽、外设互联能力”这三个端侧部署最关键的指标做到了均衡。很多做算法出身的朋友选型时容易犯一个错误只看 NPU 算力觉得 TOPS 数字越高越好。实际跑 LLM 就会发现推理链路里 memory-bound 特性决定了内存带宽比算力更先成为瓶颈。RK1828 这一代把内存从 LPDDR4X 提到了 LPDDR5X带宽翻倍同时 NPU 的 INT8 算力也到了几十 TOPS 量级。这个组合对 27B 级别的量化模型来说刚刚好算力能撑住算子层并行带宽能撑住权重流式读取。另外我比较看重的是它对 PCIe 的支持。做多卡互联芯片上没有高速外设接口就是巧妇难为无米之炊。RK1828 直接引出了 PCIe Gen4 x8 通道这为后面搭 4 卡交换拓扑省了很大的事不用再去转接 USB4 或者私有总线布线难度和信号完整性风险都低很多。2.2 4 卡互联拓扑PCIe Switch 汇聚方案在 4 卡级联的硬件拓扑上我踩过一轮坑之后最终确定的是 PCIe Switch 汇聚方案。一开始想用简单的“菊花链”方式卡 A 接卡 B、卡 B 接卡 C、卡 C 接卡 D这样可以省一块交换芯片。但实测跑起来就发现菊花链的转发延迟是叠加的走最远链路的卡和走最近链路的卡之间延迟差了快一倍负载均衡根本没法做。后来换成了 PCIe Switch 汇聚一块载板上装 4 个 RK1828 计算模组各自通过 PCIe Gen4 x8 通道接到一颗 Switch 芯片上Switch 再统一上联到管理 CPU。这样任意两张卡之间的通信都只经过 Switch 一次延迟对齐拓扑对称调度逻辑简单得多。这里有个细节值得展开卡间通信不要走 TCP/IP 协议栈。刚开始我把卡间数据通信用了 Socket TCP结果光协议栈开销就吃掉大量 CPU 时间生成速度惨不忍睹。后来改成基于共享内存 DMA 的裸传方式卡间往返延迟直接从几十微秒降到了个位数微秒。做多卡端侧推理卡间通信必须走低延迟通道这是第一条军规。2.3 内存与带宽账27B 模型的数据都要流经哪里这部分不把账算清楚后面优化就是瞎调参。以 27B INT8 权重为例理论上每生成一个 token推理引擎需要把全部约 27GB 的权重从内存中读一遍。假设单卡内存带宽是 68GB/sLPDDR5X 双通道的典型值那单卡跑 27B 的理论极限就是 68GB/s 除以 27GB约等于 2.5 token/s——这还是没算 KV Cache 读写和通信开销的理想值实际会更低。4 卡级联后权重切成四等份每张卡只需读 6.75GB卡内读取时间变成 6.75/68 ≈ 0.1s再叠加卡间通信时间和算子计算时间单 token 延迟能控制在 100ms 上下对应生成速度约 8~12 token/s。这个速度虽然比不上云端 A100但对端侧交互场景已经具备可用性。我把话放这儿如果你的部署目标是 27B单卡内存带宽低于 50GB/s 就别浪费时间做单卡方案了直接规划多卡级联否则后面每一步优化都会像在泥潭里走路。3. 模型切分策略与多卡调度张量并行还是流水线并行3.1 为什么最终选张量并行模型并行跑大模型最常见的是两条路流水线并行按层切和张量并行按算子切。我一开始倾向流水线并行因为它实现难度低把模型按层切成四段每张卡负责若干层卡与卡之间只传中间激活值。但实测下来发现流水线并行在生成场景有天然劣势。推理生成一个 token 时整条流水线只有一个样本在流动四张卡里只有一张卡在工作中其他三张都在空等流水线气泡率极高硬件利用率不到 25%。这相当于四个工人排成流水线但一次只生产一件产品只有一个人动手另外三个人干看着。张量并行则是把每一层的权重都切成四份四张卡同时算同一层然后通过 all-reduce 把结果同步起来。虽然卡间通信频率高但每张卡都真正在干活硬件利用率能拉到 70% 以上。权衡之后我选了张量并行作为主切分策略。实测下来 4 卡张量并行在 batch1 的端侧推理场景里效率折扣大约在 10%~20%可以接受。3.2 切分的具体粒度从 Embedding 到 FFN 的拆解张量并行不是简单把“模型文件”平均切成四份就完事。它要求你在算子层面把权重的行和列拆开Embedding 层按词表维度切开每张卡只保存一部分词向量。查词表时四卡各自查完再拼接代价极小。Attention 里的 Q/K/V 投影权重按列切输出投影按行切。切完之后每张卡计算得到部分的注意力结果再通过 all-reduce 合并。FFN 层更直观第一层线性层按列切第二层线性层按行切中间激活函数在数据并行区域内独立算最后归并。这个过程中最需要注意的是 LayerNorm 和 RMSNorm。它们是对整个向量做归一化必须等 all-reduce 拿到全局结果后才能继续属于串行依赖点没法并行优化。所以算子调度时要把 Norm 这类“全局算子”单独拎出来排在通信之后避免和矩阵运算抢资源。当时为了验证切分是否正确我做了个笨办法用单卡跑一遍模型的逐层输出保存下来再用 4 卡跑同样的输入逐层对比 activations 的误差。误差在 1e-4 量级就认为链路没问题能快速定位是切分 bug 还是通信 bug。3.3 KV Cache 分配与长上下文的代价切分完权重还要处理 KV Cache 的分配。KV Cache 是推理时缓存历史 token 的注意力键值对大小跟上下文长度线性相关。以 27B 模型为例假设是 GQA 结构层数 64KV heads 8head_dim 128那每个 token 每层的 KV 大小大约是 8 × 128 × 2 × 2 bytes (K和V各fp16)再乘以 64 层单个 token 约 512KB。跑 8K 上下文KV Cache 总量就是 512KB × 8192 ≈ 4GB。如果上下文拉到 32KKV Cache 直接飙到 16GB——这是很多人部署大模型时忽略的内存杀手。我的处理方式是把 KV Cache 也做张量切分按序列维度和层数均匀分布到四张卡上避免一张卡单独扛全部 KV。同时设置上下文上限为 8192在服务层拒绝超过上限的请求。用长文本评测集跑完内存峰值稳定在每卡 8.5GB 左右距离 16GB 的内存上限还有富余。4. 端侧推理链路搭建量化、算子适配与引擎调优4.1 INT8 还是 INT4精度、速度和工程成本的取舍第一次跑通验证用的 Q8_0 量化每权重 1 字节第二次试了 Q4_K_M每权重约 0.6 字节两种我都压测了一轮。项目Q8_0 (INT8)Q4_K_M (INT4)权重占用约 27GB约 16GB4 卡内存占用峰值每卡 8.5GB每卡 6GB生成速度约 11 token/s约 13 token/s逻辑推理题准确率92%86%代码生成可用性高中偶发逻辑跳跃从数据看INT4 确实换来 20% 的速度提升和更低的内存占用但推理质量的回退在某些场景下是致命的。特别是做工具调用和代码生成时INT4 模型偶尔会“自作聪明”地跳到错误结论而这种错误比速度慢更难接受。最终线上方案我选了 INT8四卡 64GB 总内存足够容纳它没必要为了省内存牺牲质量。4.2 算子在 NPU 上的落点不是所有层都能搬过去很多人以为 RK1828 的 NPU 能直接把整个模型吃进去实际转换后才发现算子图里有相当一部分是要回退到 CPU 的。我拿转换工具链 dump 出的算子分配情况做了个统计矩阵乘法MatMul、注意力计算Attention、LayerNorm 这类规整算子能落到 NPU占了大约 80% 的计算量但 RoPE 旋转位置编码、GQA 的 KV 合并、部分激活函数以及非 2 的幂次维度的 reshape 操作工具链经常会以“不支持”为由丢给 CPU。这就带来一个隐藏问题CPU 和 NPU 之间有数据拷贝开销。每次算子从 NPU 回退到 CPU就要把中间张量从 NPU 侧内存搬到 CPU 侧内存这个搬运时间和算子本身的计算时间相当。调优思路就是尽量减少回退次数把能合并的算子融合成一个大的 NPU 算子用更少的数据搬运换取更高的利用率。我最后做的算子融合配置把 CPU 回退比例从最初的 30% 压到了 18%生成速度快了近 20%。4.3 推理引擎配置先跑通链路再做 NPU 深度优化整个工程分两步走第一步用 llama.cpp 的 RPC 后端把 4 卡链路完整跑通第二步再切到厂商的 NPU runtime 做算子级优化。第一步非常关键它保证了我在不依赖私有 SDK 的情况下就能验证切分策略是否正确。llama.cpp 的 RPC 后端允许把模型层分配到不同机器或不同设备上用网络通信同步中间结果。配置大概是这样的# 卡 1 到卡 4 分别启动 RPC 服务监听不同端口 ./rpc-server -b 1024 --host 192.168.1.101 --port 50052 ./rpc-server -b 1024 --host 192.168.1.102 --port 50052 ./rpc-server -b 1024 --host 192.168.1.103 --port 50052 ./rpc-server -b 1024 --host 192.168.1.104 --port 50052 # 主节点加载模型通过 --rpc 指定四卡地址用 --tensor-split 调整权重分配比例 ./llama-server \ -m /models/qwen2.5-27b-instruct-q8_0.gguf \ --rpc 192.168.1.101:50052 \ --rpc 192.168.1.102:50052 \ --rpc 192.168.1.103:50052 \ --rpc 192.168.1.104:50052 \ --tensor-split 0.25,0.25,0.25,0.25 \ --ctx-size 8192 \ --batch-size 512 \ --parallel 1 \ --no-mmap这里有个细节--tensor-split默认是均匀分配但如果你四张卡的实际可用内存不一致必须手动调整比例否则会在加载阶段就 OOM。我第一轮跑的时候没注意卡 4 因为被系统占了一部分内存直接加载失败报错信息还很误导人排查了半天。跑通 llama.cpp 之后再切到私有的 NPU runtime思路是保留张量并行框架把里面能映射到 NPU 的算子替换成 NPU kernel。这个过程没有公开的统一命令基本走的是“离线转换算子图 - 检查未支持算子 - 标记 CPU 回退 - 目标板运行时绑定设备”的流程。初次转换会有一堆算子不支持别急着弃坑先看哪些是主干哪些是边角优先融合主干算子。5. 实测数据27B/31B 在 4 卡联跑的真实表现5.1 文本生成速度与整体吞吐压测环境是 4 张 RK1828 计算卡PCIe Switch 互联主控 CPU 负责调度模型用 INT8 版本。我分别对 27B 和另一个 31B 参数的模型做了 200 轮对话测试取稳定后的均值模型规模上下文长度平均生成速度首 Token 延迟每卡内存峰值27B409611.6 token/s1.8s8.5GB27B819210.2 token/s2.1s9.8GB31B40969.4 token/s2.4s9.9GB31B81928.1 token/s2.7s11.2GB27B 在 4K 上下文下稳定在 11~12 token/s 之间这个速度的交互体验是用户敲完问题等约两秒出第一个字然后像正常人打字一样逐步输出。对文档问答、企业内部助理这类场景基本及格了。31B 虽然只多了 4B 参数但每 token 的读取量和计算量都涨了一截速度降到 9 token/s 左右还能用但体感明显更慢。5.2 上下文变长之后的性能衰减是一个隐蔽问题开始测长上下文时我发现一个现象上下文从 4096 涨到 819227B 的生成速度从 11.6 掉到 10.2但 KV Cache 内存只涨了 1.3GB按理说带宽不应该有这么大变化。后来定位到是 RK1828 的内存访问局部性问题——KV Cache 分布在四张卡上每生成一个 token 都要跨卡同步最新的 KV 值上下文越长这部分同步的通信量越大。解决方式是调整 KV Cache 的页面分配粒度。把原来按层大块分配改成按 page 小块分配让每一页尽量落在同一张卡上减少跨卡访问次数。这一改长上下文下的速度衰减从 12% 降到了 7%。如果你在自己的部署里也遇到“上下文一长速度就掉得厉害”优先检查 KV Cache 的分配位置别一股脑调 quantization。5.3 功耗、散热与连续运行可靠性端侧部署不能光看性能还得看能不能 7×24 小时稳定跑。我在 27B 模型下做了 12 小时连续对话压测负载稳定后整机功耗约 85W比一台中端 x86 服务器低了 40% 不止。四张卡中 NPU 占主要功耗卡间通信的 Switch 芯片功耗倒是很低占比可以忽略。散热方面我用的载板带一个主动风扇环境温度 25℃ 下连续高负载运行 1 小时后芯片结温稳定在 68℃ 左右。这个温度对长期运行是安全的但如果机箱通风差结温很容易冲到 85℃ 触发降频。拿测温枪实测下来四张卡因为位置不同温差有 5~8℃最靠近风扇的那张卡温度最低。所以装机时尽量让气流从进风口直吹所有卡别只照顾一张。6. 踩坑记录与调优心得有些细节不实测根本发现不了6.1 四卡负载不均衡tensor-split 不是设个 0.25 就完事我最初天真地以为四张卡型号相同、内存相同权重均匀切分就能负载均衡。实际 profiling 后发现卡 1 的利用率比卡 4 高了 15%。原因是卡间通信的延迟不完全对称虽然都过 Switch但 PCIe 通道的物理布线长度不同加上个别卡的中断和调度开销差异导致每轮 all-reduce 的等待时间不一致。解决办法不复杂跑一轮 profiling 拿四张卡的实际计算时间然后把--tensor-split手动调成非均匀比例比如 0.26, 0.25, 0.25, 0.24让计算量大的卡少分一点权重。调整之后整体生成速度提升了约 7%。6.2 PCIe 链路降速性能掉一半的隐秘元凶有段时间生成速度突然从 11 token/s 跌到 6 token/s 左右排查了模型、量化、上下文长度全部无果。后来我顺手看了一眼 PCIe 链路状态发现卡 3 的链接宽度从 x8 掉到了 x2协商速率也从 Gen4 降到了 Gen3。根因是卡槽触点氧化导致信号质量下降链路训练时自动降级了。重新插拔并清理触点后恢复。这类问题在实验室还好在工业现场非常常见因为环境粉尘多、震动大。我的经验是正式部署前用工具锁死 PCIe 链路速率和宽度避免链路在运行中自动降级而不自知。同时建议记录一次稳定的链路基线值后面性能不正常时先比对链路参数。6.3 量化校准数据集不能只用通用文本踩过的另一个坑是对量化校准数据集的选择。第一版用的是公开通用语料做校准结果在专业问答场景里经常出现“一本正经胡说八道”跟单卡跑 FP16 模型时的结果差异很大。后来在 INT8 量化阶段加入了一批目标场景的真实问答数据做混合校准重新生成量化权重后专业问题上的回答一致性明显好转。这个经验同样适用于 31B 模型的量化处理纯跑通用公开数据集的量化权重直接在垂直领域上线是不稳的。6.4 端侧 Agent 与编码辅助场景的落地展望最后聊聊最近被反复问到的“端侧 Agent / 编码辅助能不能跑”。很多人拿 Claude Code 这类编码工具链做对标问它能不能在端侧部署。我的看法是27B 级别的工具调用模型在端侧跑出 10 token/s对“数据不能出端”的企业代码仓库做本地索引、简单代码生成已经够用了但要做真正的交互式编码助手体验还有差距——因为编码过程是多轮、长上下文、高频工具调用的叠加每轮多两秒首 token 延迟累积起来体感就很差。我的判断是端侧 AI 硬件部署的下一个窗口不在纯聊天而在“本地数据 工具调用”的窄场景。先把 27B 模型的稳定推理做好把多卡调度的底子打好等到更强的端侧芯片和更高效的推理引擎出现时你手里的经验可以平滑迁移过去。这次 4 卡级联的完整调参链路我建议每一位准备上端侧大模型项目的同学都亲手跑一遍纸上谈兵和实际踩坑收获完全是两个量级。
