多块GPU运行大模型需优先选择数据并行扩展至数卡，再根据模型规模引入张量并行与流水并行，并结合ZeRO或FSDP降低显存冗余。跨节点部署应匹配NCCL与RDMA网络拓扑，训练侧采用DeepSpeed/FSDP，推理侧用TensorRT-LLM或vLLM进行分片与批处理以提升吞吐与降低延迟。工程落地依托容器与Kubernetes，并以监控与故障剧本保障稳定与成本效率。