Repository: open-compass/opencompass
Issue: [Bug] Qwen2-7b 模型 GPU 显存加载不均匀
Root cause: Architectural Constraint

### 先决条件

- [X] 我已经搜索过 [问题](https://github.com/open-compass/opencompass/issues/) 和 [讨论](https://github.com/open-compass/opencompass/discussions) 但未得到预期的帮助。
- [X] 错误在 [最新版本](https://github.com/open-compass/opencompass) 中尚未被修复。

### 问题类型

我正在使用官方支持的任务/模型/数据集进行评估。

### 环境

```
{'CUDA available': True,
 'CUDA_HOME': '/usr',
 'GCC': 'gcc (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0',
 'GPU 0,1,2,3,4,5,6,7': 'Tesla V100-PCIE-32GB',
 'MMEngine': '0.10.4',
 'MUSA available': False,
 'NVCC': 'Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.8',
 'OpenCV': '4.10.0',
 'PyTorch': '2.3.1+cu118',
 'PyTorch compiling details': 'PyTorch built with:\n'
                              '  - GCC 9.3\n'
                              '  - C++ Version: 201703\n'
                              '  - Intel(R) oneAPI Math Kernel Library Version '
                              '2022.2-Product Build 20220804 for Intel(R) 64 '
                              'architecture applications\n'
                              '  - Intel(R) MKL-DNN v3.3.6 (Git Hash '
                              '86e6af5974177e513fd3fee58425e1063e7f1361)\n'
                              '  - OpenMP 201511 (a.k.a. OpenMP 4.5)\n'
                              '  - LAPACK is enabled (usually provided by '
                              'MKL)\n'
                              '  - NNPACK is enabled\n'
                              '  - CPU capability usage: AVX512\n'
                              '  - CUDA Runtime 11.8\n'
                              '  - NVCC architecture flags: '
                              '-gencode;arch=compute_50,code=sm_50;-gencode;arch=compute_60,code=sm_60;-gencode;arch=compute_70,code=sm_70;-gencode;arch=compute_75,code=sm_75;-gencode;arch=compute_80,code=sm_80;-gencode;arch=compute_86,code=sm_86;-gencode;arch=compute_37,code=sm_37;-gencode;arch=compute_90,code=sm_90\n'
                              '  - CuDNN 8.7\n'
                              '  - Magma 2.6.1\n'
                              '  - Build settings: BLAS_INFO=mkl, '
                              'BUILD_TYPE=Release, CUDA_VERSION=11.8, '
                              'CUDNN_VERSION=8.7.0, '
                              'CXX_COMPILER=/opt/rh/devtoolset-9/root/usr/bin/c++, '
                              'CXX_FLAGS= -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 '
                              '-fabi-version=11 -fvisibility-inlines-hidden '
                              '-DUSE_PTHREADPOOL -DNDEBUG -DUSE_KINETO '
                              '-DLIBKINETO_NOROCTRACER -DUSE_FBGEMM '
                              '-DUSE_QNNPACK -DUSE_PYTORCH_QNNPACK '
                              '-DUSE_XNNPACK -DSYMBOLICATE_MOBILE_DEBUG_HANDLE '
                              '-O2 -fPIC -Wall -Wextra -Werror=return-type '
                              '-Werror=non-virtual-dtor -Werror=bool-operation '
                              '-Wnarrowing -Wno-missing-field-initializers '
                              '-Wno-type-limits -Wno-array-bounds '
                              '-Wno-unknown-pragmas -Wno-unused-parameter '
                              '-Wno-unused-function -Wno-unused-result '
                              '-Wno-strict-overflow -Wno-strict-aliasing '
                              '-Wno-stringop-overflow -Wsuggest-override '
                              '-Wno-psabi -Wno-error=pedantic '
                              '-Wno-error=old-style-cast -Wno-missing-braces '
                              '-fdiagnostics-color=always -faligned-new '
                              '-Wno-unused-but-set-variable '
                              '-Wno-maybe-uninitialized -fno-math-errno '
                              '-fno-trapping-math -Werror=format '
                              '-Wno-stringop-overflow, LAPACK_INFO=mkl, '
                              'PERF_WITH_AVX=1, PERF_WITH_AVX2=1, '
                              'PERF_WITH_AVX512=1, TORCH_VERSION=2.3.1, '
                              'USE_CUDA=ON, USE_CUDNN=ON, USE_CUSPARSELT=1, '
                              'USE_EXCEPTION_PTR=1, USE_GFLAGS=OFF, '
                              'USE_GLOG=OFF, USE_GLOO=ON, USE_MKL=ON, '
                              'USE_MKLDNN=ON, USE_MPI=OFF, USE_NCCL=1, '
                              'USE_NNPACK=ON, USE_OPENMP=ON, USE_ROCM=OFF, '
                              'USE_ROCM_KERNEL_ASSERT=OFF, \n',
 'Python': '3.10.14 (main, May  6 2024, 19:42:50) [GCC 11.2.0]',
 'TorchVision': '0.18.1+cu118',
 'numpy_random_seed': 2147483648,
 'opencompass': '0.2.6+',
 'sys.platform': 'linux'}
```

### 重现问题 - 代码/配置示例

```
python run.py --datasets siqa_gen \
    --hf-type base \
    --hf-path path_to_Qwen2-7B-Instruct \
    --hf-num-gpus 8 \
```

### 重现问题 - 命令或脚本

```
python run.py --datasets siqa_gen \
    --hf-type base \
    --hf-path path_to_Qwen2-7B-Instruct \
    --hf-num-gpus 8 \
```

### 重现问题 - 错误信息

使用 Qwen2-7b 模型时，显存加载不均匀：
![图片1](https://github.com/open-compass/opencompass/assets/169966551/f87330d5-ed02-4134-be68-c5bc8082bc5b)
为了探究该显存加载不均匀的问题，通过在加载模型之后，加载数据集之前打入断点，发现显存加载如下：
![图片2](https://github.com/open-compass/opencompass/assets/169966551/cb01f59f-f48f-4e6e-879a-ac5ea7841246)
**存在模型切割不均匀的情况**，并且可以推断数据集加载也是不均匀的（7卡在加载模型之后显存没有变动）

### 其他信息

前提条件：
1.  未对代码做任何改动，使用的最新版的main分支

问题：
1. 显存加载不均匀，包括模型切割不均匀，以及数据集加载不均匀，在7卡上基本没有使用

其他问题：
1. 多卡启动的时候发现启动方式为单进程多卡，请问是否支持多进程多卡的启动方式，应该如何启动？
![图片3](https://github.com/open-compass/opencompass/assets/169966551/68befdfd-5779-4406-aaf4-a6dea31ce0f8)


你使用的是Huggingface默认的加载方式去加载，模型参数的切分方式与HF默认一致。你可以尝试使用LMDeploy或者vllm方式进行评测

@MaiziXiao 请问针对Huggingface侧模型是否支持ddp，以多进程的方式启动？

> @MaiziXiao 请问针对Huggingface侧模型是否支持ddp，以多进程的方式启动？

目前不支持，如果需要高效推理，建议使用LMDeploy和vLLM

如果还有问题，欢迎重新reopen这个issue。

@MaiziXiao @DseidLi 请问我们有支持ddp的计划嘛？


有计划支持ddp吗？ 定制了模型结构，vllm和lm deploy不好跑