张量并行 TP 实战:为什么 Transformer 的 MLP 层最适合横向切分
张量并行(Tensor Parallelism, TP)是大型语言模型(LLMs)训练和推理中必不可少的优化技术,它通过在不同设备(如GPU)上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中,Attention层和MLP层...
张量并行(Tensor Parallelism, TP)是大型语言模型(LLMs)训练和推理中必不可少的优化技术,它通过在不同设备(如GPU)上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中,Attention层和MLP层...
在训练大规模深度学习模型(特别是LLMs)时,单块GPU的计算能力和内存往往无法满足需求。分布式训练是解决这一问题的核心手段。面试中,区分数据并行(DP)、模型并行(MP/TP)和流水线并行(PP)及其切分依据,是考察候选人分布式系统理解能...