Llama.cpp RPC-server: тестирование распределенных вычислений для LLM на нескольких видеокартах

Что такое llama.cpp RPC-server и зачем он нужен?

Llama.cpp RPC-server — это экспериментальная функция популярного фреймворка llama.cpp, позволяющая распределять вычисления больших языковых моделей (LLM) между несколькими компьютерами или видеокартами по сети. В отличие от стандартного многопоточного режима, который работает в пределах одной системы, RPC-server использует архитектуру клиент-сервер, где один узел координирует работу нескольких вычислительных узлов.

Архитектура и принцип работы

RPC-server в llama.cpp построен на основе протокола gRPC и состоит из двух основных компонентов:

• Сервер (worker) — запускается на каждом вычислительном узле, загружает часть модели и выполняет вычисления по запросу
• Клиент (master) — координирует работу серверов, распределяет слои модели и агрегирует результаты

Модель разделяется по слоям между доступными серверами. Когда клиенту нужно выполнить инференс, он последовательно отправляет данные через каждый слой, перемещаясь между серверами по сети.

Настройка и запуск: практический пример

1Подготовка окружения

Сначала нужно собрать llama.cpp с поддержкой gRPC. Убедитесь, что у вас установлены все зависимости:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build && cd build
cmake .. -DLLAMA_BUILD_SERVER=ON -DLLAMA_GRPC=ON
make -j$(nproc)

2Запуск серверов (workers)

На каждом вычислительном узле запускаем сервер с указанием порта и части модели:

# На узле 1 (192.168.1.10):
./bin/llama-rpc-server --model /path/to/model.gguf \
  --host 0.0.0.0 --port 50051 \
  --n-gpu-layers 20 \
  --ctx-size 4096

# На узле 2 (192.168.1.11):
./bin/llama-rpc-server --model /path/to/model.gguf \
  --host 0.0.0.0 --port 50052 \
  --n-gpu-layers 20 \
  --ctx-size 4096

3Запуск клиента (master)

На основном узле запускаем клиент, который будет координировать работу:

./bin/llama-rpc-client \
  --servers 192.168.1.10:50051,192.168.1.11:50052 \
  --prompt "Расскажи о квантовой механике" \
  --n-predict 256

Бенчмарк: производительность в различных конфигурациях

Мы провели тестирование на конфигурации с двумя RTX 4090 (24 ГБ каждая) и одной RTX 3090 (24 ГБ). Модель: Llama 3.1 70B в формате Q4_K_M.

Как видно из результатов, RPC-server показывает вполне конкурентную производительность при использовании быстрой сети. Разница с NVLink составляет около 25%, что приемлемо для многих сценариев использования.

Сравнение с альтернативами

Llama.cpp RPC-server — не единственный способ распределенных вычислений для LLM. Рассмотрим основные альтернативы:

Для более полного сравнения фреймворков рекомендую наш обзор фреймворков для локального запуска LLM в 2025.

Практические сценарии использования

Сценарий 1: Объединение разнородного железа

У вас есть сервер с RTX 6000 Ada (48 ГБ) и рабочая станция с RTX 4090 (24 ГБ). Вместе они могут запускать модели 120B+ параметров:

# Пример Python-клиента для RPC-server
import grpc
import llama_pb2
import llama_pb2_grpc

# Подключаемся к серверам
channels = [
    grpc.insecure_channel('192.168.1.100:50051'),
    grpc.insecure_channel('192.168.1.101:50052')
]

stubs = [llama_pb2_grpc.LlamaServiceStub(ch) for ch in channels]

# Отправляем запрос
request = llama_pb2.GenerateRequest(
    prompt="Напиши техническое описание системы",
    max_tokens=500
)

# Распределяем вычисления
response = stubs[0].Generate(request)
# Дальнейшая обработка через цепочку серверов

Сценарий 2: Масштабирование для исследовательских задач

При тестировании различных архитектур моделей или сравнительного анализа промптов можно временно объединять ресурсы нескольких машин для ускорения экспериментов.

Сценарий 3: Резервирование и отказоустойчивость

RPC-архитектура позволяет создавать системы, где при отказе одного GPU вычисления автоматически перераспределяются на остальные узлы.

Оптимизация производительности

Чтобы добиться максимальной скорости в распределенной конфигурации:

1. Сеть: Используйте минимум 10 Гбит Ethernet, а лучше InfiniBand или NVLink over Fabric
2. Балансировка: Распределяйте слои пропорционально производительности GPU
3. Квантование: Используйте Q4_K_M или Q3_K_M для лучшего баланса качества/скорости
4. Буферизация: Настройте размеры буферов в соответствии с сетевыми задержками
5. Тепловой режим: Обеспечьте адекватное охлаждение всех GPU

Подробнее о настройке железа читайте в нашем гайде про Dual RTX 3090 с NVLink.

Ограничения и проблемы

Несмотря на потенциал, llama.cpp RPC-server имеет существенные ограничения:

• Экспериментальный статус: Функция находится в активной разработке, возможны breaking changes
• Сетевая задержка: Каждый слой требует сетевого обмена, что создает bottleneck
• Отсутствие бэтчинга: Невозможно эффективно обрабатывать несколько запросов одновременно
• Ограниченная документация: Приходится разбираться в исходном коде
• Нет динамической балансировки: Распределение слоев фиксировано при запуске

Кому подойдет llama.cpp RPC-server?

Будущее распределенных вычислений для локальных LLM

Развитие таких инструментов, как llama.cpp RPC-server, указывает на важный тренд: демократизация доступа к большим моделям. В будущем мы можем ожидать:

• Более эффективные протоколы обмена между узлами
• Автоматическую оптимизацию распределения слоев
• Поддержку гетерогенных вычислений (GPU + NPU)
• Интеграцию с оркестраторами типа Kubernetes

Уже сегодня такие подходы позволяют создавать интересные проекты, как офлайн-ассистент для слепых на Gemma 3n, используя доступное железо.

Выводы

Llama.cpp RPC-server — это мощный, хотя и экспериментальный инструмент для тех, кто хочет выйти за пределы возможностей одной видеокарты. Он особенно полезен для:

• Исследователей, тестирующих большие модели
• Энтузиастов с разнородным железом
• Организаций, имеющих парк GPU, которые хотят использовать их более эффективно

При правильной настройке сети можно достичь 70-80% производительности от идеальной конфигурации с NVLink. Главное — понимать ограничения и использовать инструмент в подходящих сценариях.

Распределенные вычисления для локальных LLM — это не будущее, а настоящее. И llama.cpp RPC-server — один из самых доступных способов прикоснуться к этой технологии уже сегодня.