不需要，ModelScope中的vLLM会自动进行多卡并行计算，无需使用nvlink桥接器。
在ModelScope中使用vLLM（Variants of Large Language Models）在两块显卡上部署大模型时，是否需要使用nvlink桥接器取决于多个因素，下面将详细介绍这些因素以及相关考虑。
1、显卡之间的通信需求：
如果两个显卡之间需要进行频繁的数据交换和通信，例如在分布式训练中，那么使用nvlink桥接器可以提高显卡之间的带宽和延迟性能，从而加速模型的训练过程。
如果两个显卡之间的通信需求较低，或者可以通过其他方式满足通信需求（如CPU或高速SSD），则可能不需要使用nvlink桥接器。
2、系统硬件和配置：
nvlink桥接器需要额外的硬件支持，并且可能需要特定的驱动程序和设置来正常工作，在使用nvlink之前，需要确保系统具备相应的硬件和配置条件。
nvlink桥接器通常需要额外的PCIe插槽和物理连接线缆，这可能会对系统的布局和扩展性产生影响。
3、性能提升效果：
使用nvlink桥接器可以显著提高显卡之间的带宽和延迟性能，从而加速模型的训练过程，这对于大型模型和大规模数据集特别重要，可以节省大量的训练时间。
需要注意的是，nvlink的性能提升效果也受到其他因素的影响，如网络拓扑、数据传输模式等，在使用nvlink之前，最好进行实际的性能测试和评估。
相关问题与解答：
问题1：如果我只使用一块显卡进行模型部署，还需要使用nvlink桥接器吗？
解答：如果你只使用一块显卡进行模型部署，那么通常情况下不需要使用nvlink桥接器，因为在这种情况下，显卡之间的通信需求较低，可以通过其他方式满足通信需求。
问题2：使用nvlink桥接器会占用额外的PCIe插槽吗？
解答：是的，使用nvlink桥接器通常需要额外的PCIe插槽，这是因为nvlink桥接器是一种独立的硬件设备，需要连接到主板上的PCIe插槽上才能正常工作，在使用nvlink之前，需要确保系统具备足够的可用PCIe插槽。
