跨云广域网部署 Qwen2.5-7B 推理实践

针对广域网延迟带来的性能瓶颈，开发者推出了分布式推理框架 ShardFlow。该框架将 HuggingFace 模型拆分至多个 GPU 节点，结合神经投机解码与 CUDA Graphs 技术，有效解决了跨地域部署的延迟问题。在基准测试中，方案将位于不同 Google Cloud 区域的两个 T4 节点通过 AWS EC2 TCP 中继连接（公网往返延迟约 86ms），使 Qwen2.5-7B 模型的推理速度达到了每秒 28 个 Token（TPS）。这为跨地域分布式大模型推理提供了一种可行的优化路径。