大模型推理张量并行的4种模式解析

2026年1月2日 互联网

大模型推理张量并行的4种模式解析

在大模型推理场景中，张量并行（Tensor Parallelism）通过将模型参数拆分到多个设备上并行计算，成为突破单机内存瓶颈、提升吞吐量的关键技术。本文将系统梳理张量并行的4种典型模式，结合架构设计、实现细节与优化策略，为开发者提供可落地的技术指南。

一、一维张量并行：列并行与行并行

一维张量并行是最基础的拆分方式，核心思想是将矩阵乘法中的参数矩阵按行或列拆分到不同设备。以线性层（Linear Layer）为例，其计算过程为 Y = X * W，其中 X 是输入张量，W 是权重矩阵。

1. 列并行（Column-wise Parallelism）

将权重矩阵 W 按列拆分，每个设备存储部分列（如 W_1, W_2），输入 X 全量广播到所有设备。计算过程为：

  1. # 设备0计算 Y0 = X * W0
  2. # 设备1计算 Y1 = X * W1
  3. # 最终结果通过AllReduce合并 Y = concat(Y0, Y1)

适用场景：输入维度较小、输出维度较大的场景（如嵌入层）。

2. 行并行（Row-wise Parallelism）

将权重矩阵 W 按行拆分，每个设备存储部分行（如 W_1, W_2），输入 X 需按列拆分（X_1, X_2）以匹配计算。计算过程为：

  1. # 设备0计算 Y0 = X0 * W0
  2. # 设备1计算 Y1 = X1 * W1
  3. # 最终结果通过AllGather合并 Y = stack(Y0, Y1)

适用场景：输入维度较大、输出维度较小的场景（如分类头）。

优化要点

  • 通信开销：列并行需广播输入（O(input_size)），行并行需合并输出（O(output_size)），需根据张量形状选择。
  • 负载均衡：确保各设备计算的FLOPs均衡，避免因参数不均导致性能下降。

二、二维张量并行：Summa算法与扩展

二维张量并行通过同时拆分输入和权重矩阵的行与列，将计算任务分配到设备网格（如 P×Q 矩阵）中，典型代表为Summa算法。

实现原理

以 2×2 设备网格为例，将输入 X 和权重 W 均拆分为 4 个块：

  1. X = [X11 X12; X21 X22], W = [W11 W12; W21 W22]

计算过程分为两步：

  1. 广播阶段：每个设备将自身数据广播到同行设备（如 X11 广播到 X12）。
  2. 局部计算与归约：设备 (i,j) 计算 Yij = sum(Xik * Wkj)，最终通过行/列归约合并结果。

优势与挑战

  • 优势：相比一维并行，通信量从 O(N) 降至 O(√N)，适合大规模设备集群。
  • 挑战：需同步控制广播与归约操作，实现复杂度较高。

代码示例（伪代码）

  1. def summa_parallel(X, W, P, Q):
  2.     # 初始化设备网格
  3.     grid = create_device_grid(P, Q)
  4.     Y = zeros_like(X)
  6.     for k in range(Q):  # 广播列块
  7.         for i in range(P):
  8.             for j in range(Q):
  9.                 # 设备(i,j)接收Xik和Wkj
  10.                 Xik = broadcast(X[:, k*block_size:(k+1)*block_size], i)
  11.                 Wkj = broadcast(W[k*block_size:(k+1)*block_size, :], j)
  12.                 Y[i*block_size:(i+1)*block_size, j*block_size:(j+1)*block_size] += matmul(Xik, Wkj)
  13.     return Y

三、三维张量并行：分层拆分策略

三维张量并行进一步将参数拆分到三维空间（如 X×Y×Z 立方体），常见于混合专家模型（MoE）或超大规模Transformer。其核心思想是将模型参数按不同维度分配到专家层、注意力头或前馈网络层。

实现方式

  1. 专家并行：将MoE中的专家分配到不同设备，输入通过路由机制分配到对应专家。
  2. 头并行：将多头注意力中的头拆分到不同设备，每个设备计算部分头的注意力分数。
  3. 层并行：将Transformer层拆分到不同设备，形成流水线并行。

性能对比

模式 通信量 适用场景 实现复杂度
专家并行 低 MoE模型 中
头并行 中 多头注意力 低
层并行 高 超长序列推理 高

四、混合张量并行：多维融合优化

混合张量并行结合一维、二维或三维策略，根据模型结构动态分配拆分维度。例如，在Transformer中：

  • 注意力层：采用头并行拆分注意力头。
  • 前馈网络层：采用列并行拆分权重矩阵。
  • 层间：采用流水线并行减少设备空闲。

最佳实践

  1. 模型分析：通过Profiler工具识别计算热点（如注意力层占50%时间），优先优化关键路径。
  2. 渐进式拆分：从小规模模型（如BERT-base）开始验证并行策略，逐步扩展到千亿参数模型。
  3. 通信优化：使用NCCL等高效通信库，重叠计算与通信（如通过CUDA流）。

示例架构

  1. 设备0: 注意力头0-3 + 前馈网络列0-3
  2. 设备1: 注意力头4-7 + 前馈网络列4-7
  3. 设备2: 下一层的注意力头0-3
  4. ...

五、性能优化与工具链支持

1. 硬件感知优化

  • GPU互联拓扑：根据NVLink带宽调整设备放置策略（如同一节点内优先使用高速链路）。
  • 内存预分配：使用统一内存管理（如CUDA UVM）减少碎片。

2. 框架支持

主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）均提供张量并行API：

  1. # PyTorch示例（需手动实现或使用第三方库）
  2. from torch.distributed import rpc
  3. model_parallel_size = 4
  4. rank = rpc.get_rank()
  5. part_size = model_size // model_parallel_size
  6. local_model = Model().to(rank)
  7. local_model.weight.data = full_weight.data[rank*part_size:(rank+1)*part_size]

3. 百度智能云的解决方案

百度智能云提供全托管的大模型推理服务，内置优化的张量并行引擎，支持：

  • 自动模型拆分：根据硬件配置动态生成并行策略。
  • 低延迟通信：基于百度自研的RDMA网络优化跨设备数据传输。
  • 弹性扩展：从单机到千卡集群的无缝扩展能力。

总结与展望

张量并行的4种模式（一维、二维、三维及混合）为大模型推理提供了灵活的扩展路径。开发者需结合模型结构、硬件资源与业务需求选择策略：

  • 小规模模型：优先一维并行，降低实现复杂度。
  • 中等规模：采用二维并行平衡通信与计算。
  • 超大规模：混合并行与专家模型结合，最大化资源利用率。

未来，随着硬件互联技术（如CXL）与编译优化（如Triton IR）的发展，张量并行将进一步降低门槛，推动大模型推理的普惠化。

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