大模型推理中的流水线并行(Pipeline Parallelism)深度解析:从 PP 切分原理到 vLLM 多卡流水线部署与气泡优化实战
当大模型参数量突破单卡显存上限时,工程师首先想到的是张量并行(Tensor Parallelism, TP)——把每一层的权重切分到多张卡上,所有卡同时计算同一层的不同部分。但 TP 有一个致命瓶颈:每层都需要 All-Reduce 通信,...
当大模型参数量突破单卡显存上限时,工程师首先想到的是张量并行(Tensor Parallelism, TP)——把每一层的权重切分到多张卡上,所有卡同时计算同一层的不同部分。但 TP 有一个致命瓶颈:每层都需要 All-Reduce 通信,...

引言:长上下文为什么是大模型落地的关键瓶颈 2024年以来,主流大模型的上下文窗口从4K、8K快速扩展到128K、256K甚至百万级Token。GPT-4 Turbo支持128K,Claude 3支持200K,Gemini 1.5 Pro更...