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title: Atlas 300I Duo 推理卡大模型多卡并行推理报错-官方技术文章-昇腾社区
description: 以 Qwen2-72B 为例&#xff0c; Atlas 300I Duo 推理卡单设备显存通常为 45GB。为了在单机多卡环境下运行此类大模型&#xff0c;通常尝试通过代码实现模型拆分或多卡并行计算。而在实际部署过程中&#xff0c;发现直接复用适用于训练卡的多卡并行代码时&#xff0c;在 Atlas 300I Duo 推理卡上会出现任务报错退出、sdma 错误甚至掉卡现象。
keywords: Atlas,Duo,推理卡大模型,多卡并行推理,报错,官方技术文章,昇腾社区,背景概述
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# Atlas 300I Duo 推理卡大模型多卡并行推理报错-官方技术文章-昇腾社区

URL: https://www.hiascend.com/developer/techArticles/20260724-3
描述: 以 Qwen2-72B 为例&#xff0c; Atlas 300I Duo 推理卡单设备显存通常为 45GB。为了在单机多卡环境下运行此类大模型&#xff0c;通常尝试通过代码实现模型拆分或多卡并行计算。而在实际部署过程中&#xff0c;发现直接复用适用于训练卡的多卡并行代码时&#xff0c;在 Atlas 300I Duo 推理卡上会出现任务报错退出、sdma 错误甚至掉卡现象。
关键词: Atlas,Duo,推理卡大模型,多卡并行推理,报错,官方技术文章,昇腾社区,背景概述

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Atlas 300I Duo 推理卡大模型多卡并行推理报错

Atlas 300I Duo 推理卡大模型多卡并行推理报错

模型推理技术文章

发表于: 2026/07/24

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## 背景概述

以 Qwen2-72B 为例， Atlas 300I Duo 推理卡单设备显存通常为 45GB。为了在单机多卡环境下运行此类大模型，通常尝试通过代码实现模型拆分或多卡并行计算。而在实际部署过程中，发现直接复用适用于训练卡的多卡并行代码时，在 Atlas 300I Duo 推理卡上会出现任务报错退出、sdma 错误甚至掉卡现象。

## 问题现象

在使用 PyTorch 或 vLLM 框架运行 Qwen2-72B 等大模型时，若代码中包含跨设备的数据拷贝操作，推理任务会异常终止。具体表现如下：

●

报错特征：日志中首先出现`sdma error`，随后伴随作业失败。

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对比差异：相同的模型代码和模型权重在支持跨卡拷贝的训练卡上运行正常，但在 Atlas 300I Duo 推理卡上失败。

## 原因分析

1、 检查plog发现首报错为sdmaerror，并且未发现其他报错；

2、 检查节点带内日志，发现报错时间点device日志内\message\dev-os-0\messages.0上报了P2P跨卡拷贝（从device1到device4）的记录，并随即报出了sdma的报错；

3、查PTA官网文档 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/600/apiref/apilist/ptaoplist_000707.html)可确认当前推理卡不支持跨卡拷贝；

4、发现当前跑的模型体积较大一个device无法放下，希望尝试拆分模型多卡计算，当前300I duo推理卡无法支持，需要改用支持跨卡拷贝的其他产品或者改用单device可以放下的模型，或者考虑使用mindie推理框架（mindie有针对推理卡多卡并行推理的实现）。

## 问题根因

300I duo卡不支持跨device的拷贝，模型代码调用了跨卡拷贝动作导致报错。

## 解决措施

更换支持跨卡拷贝的产品或者更换单device可执行的模型，或者考虑使用mindie推理框架（mindie有针对推理卡多卡并行推理的实现）。

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原因分析 [了解详情](https://www.hiascend.com/#4RldxCuMT1oMrdEe0xS5cO)

问题根因 [了解详情](https://www.hiascend.com/#7PJSvZ7iJKwoijqe24s3Nd)

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