概览 

模型并行（Tensor Parallelism）：包含张量并行，将单个数学运算（如矩阵乘法）拆分到不同的GPU上运行

模型并行（Model Parallelism）是一种将深度学习模型的不同部分分布到多个计算设备（如GPU）上的技术，以提高训练和推理的效率。模型并行特别适合于大型模型，因为这些模型的参数可能超出单个设备的内存容量。

1. 张量并行 

张量并行（Tensor Parallelism）最初在 Megatron-LM 论文中提出的，它是一种训练大规模 Transformer 模型的有效模型并行技术。张量并行是一种模型并行，其中特定模型权重、梯度和优化器状态在设备之间进行分割。 在张量并行中，每个 GPU 仅处理张量的一部分，并且仅为需要整个张量的操作聚合整个张量。

2. 模型并行总结 

（1）应用场景 

超大规模模型：当模型的参数量非常大（例如，数十亿参数）时，单个设备无法承载，模型并行能够帮助解决这个问题。 

复杂模型结构：某些模型的结构可能使得模型并行成为一种合理的选择，例如分层的卷积神经网络（CNN）或变压器（Transformer）模型。 

优点 

能够处理超大规模模型。 提高计算资源的利用率。 

缺点 

增加了实现的复杂性。 

可能导致较高的通信延迟，影响性能。 

模型并行是一种重要的技术，特别是在处理复杂和大型深度学习模型时。通过合理地划分模型并优化设备之间的通信，可以显著提高训练和推理的效率。

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