一文详解张量并行Tensor parallel的概念和原理应用

张量并行概念

张量并行（Tensor Parallelism）是一种模型并行技术，其核心思想是将模型的张量操作（如矩阵乘法、注意力计算等）拆分成多个子任务，分配到不同设备（如GPU）上并行执行。以下从概念、区别与联系三个方面展开分析：

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一、张量并行的概念

1. 核心思想：

   • 将模型中的大张量（如权重矩阵）沿特定维度（行或列）切分，分配到多个设备上。
   • 每个设备仅持有部分参数，执行局部计算，再通过设备间通信（如All-Reduce）合并结果。
   • 适用于参数量超出单设备显存的大模型（如Transformer）。

2. 典型场景：

   • 训练阶段：拆分模型参数，同步梯度（如Megatron-LM的层内并行）。
   • 推理阶段：拆分计算图，合并前向结果（如vLLM的注意力头并行）。

3. 优势：

   • 降低单设备显存占用，支持更大模型。
   • 提升计算吞吐量（若通信开销可控）。

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二、PyTorch分布式训练中的张量并行

1. 目标与场景：

   • 训练优化：解决显存不足问题，加速梯度计算。
   • 常与数据并行（Data Parallelism）结合，形成混合并行策略。

2. 实现方式：

   • 参数切分：将权重矩阵按行或列拆分到多设备（如线性层的分块计算）。
   • 通信模式：
     • 前向传播：需要All-Gather操作合并中间结果。
     • 反向传播：需同步梯度（All-Reduce）。
   • 工具支持：
     • torch.distributed + NCCL通信库。
     • 框架级支持（如DeepSpeed、FairScale）。

3. 挑战：

   • 通信开销与计算效率的权衡。
   • 动态计算图的灵活性受限。

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三、vLLM推理框架中的张量并行

1. 目标与场景：

   • 推理优化：降低延迟，提升吞吐量，支持长序列生成。
   • 针对Transformer结构的生成任务（如LLM的Token生成）。

2. 实现方式：

   • 注意力并行：
     • 拆分注意力头（Heads）到不同设备，独立计算后合并结果。
     • 优化KV缓存管理（如PagedAttention减少显存碎片）。
   • 轻量通信：
     • 仅需前向传播中的All-Gather，无需反向通信。
     • 采用异步通信与计算重叠（如CUDA Stream优化）。
   • 内存优化：
     • 显存预分配、缓存复用，减少动态分配开销。

3. 优势：

   • 低延迟：针对生成任务的Token-by-Token特性优化。
   • 高吞吐：支持大批次并发推理（如并行处理多个请求）。

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四、区别与联系

维度	PyTorch训练张量并行	vLLM推理张量并行	联系
目标	加速训练，降低显存峰值	降低推理延迟，提升吞吐量	均通过张量拆分解决显存与算力瓶颈
通信模式	前向All-Gather + 反向All-Reduce	仅前向All-Gather（无反向传播）	均依赖设备间通信合并结果
内存管理	需处理梯度、优化器状态	优化KV缓存、显存碎片	均需高效管理设备内存
计算图优化	动态图灵活性高，但并行策略复杂	静态图针对Transformer优化（如注意力拆分）	均需适配模型结构
典型工具	DeepSpeed、Megatron-LM	vLLM、FasterTransformer	均基于张量拆分思想

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五、总结

• 共同本质：通过模型参数的分布式拆分，突破单设备资源限制。
• 关键差异：
  • 训练需处理梯度同步与动态计算图，推理侧重低延迟生成与内存优化。
  • vLLM针对Transformer的注意力机制和生成任务做了深度定制（如PagedAttention），而PyTorch更通用。
• 技术趋势：训练与推理的并行策略逐渐融合（如PyTorch 2.0的DTensor），但场景特性导致优化侧重点不同。

理解张量并行：举例说明

如果只有两个GPU，是否可以理解成张量并行是将模型一半加载到GPU1，另一半加载到GPU2呢？

张量并行的核心思想确实是将模型的一部分加载到一个GPU上，另一部分加载到另一个GPU上，从而实现模型的分布式计算。不过，具体的拆分方式并不是简单地将模型“切成两半”，而是根据模型的计算图结构和张量维度进行更精细的划分。以下是对这个问题的详细解释：

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1. 张量并行的基本思想

• 模型拆分：将模型的权重（如线性层的矩阵）沿某个维度（行或列）切分，分配到不同GPU上。
• 计算拆分：每个GPU只负责自己那部分参数的计算，最后通过设备间通信（如All-Gather或All-Reduce）合并结果。
• 显存优化：每个GPU只需存储部分模型参数，从而降低显存占用。

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2. 两个GPU的张量并行示例

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3. 更复杂的模型拆分

对于更复杂的模型（如Transformer），张量并行的拆分方式会更加复杂。以下是一些常见的拆分策略：

• 线性层：按行或列切分权重矩阵。
• 注意力机制：
  • 将注意力头（Attention Heads）分配到不同GPU上。
  • 每个GPU独立计算自己的注意力头，最后合并结果。
• 层归一化（LayerNorm）：通常在每个GPU上独立计算，无需拆分。

示例理解张量并行：问题思考

如果一个模型能全部加载到一张GPU上面，但是推理的时候，爆显存了（可能是因为输入的上下文太长导致的）。这种情况下，用张量并行可以吗？

在这种情况下，张量并行并不是最优的解决方案。张量并行的主要目标是解决模型参数量过大导致单GPU显存不足的问题，而不是解决输入数据过大（如长上下文）导致的显存溢出问题。对于你描述的场景，输入上下文过长导致的显存溢出，更适合采用其他优化策略。以下是对这个问题的详细分析和建议：

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1. 问题分析

• 模型能全部加载到一张GPU上：说明模型本身的参数量并未超出单GPU显存容量。
• 推理时爆显存：可能是由于输入数据（如长上下文）占用了大量显存，尤其是Transformer类模型中的注意力机制和KV缓存。

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2. 张量并行是否适用？

• 不推荐：
  • 张量并行需要将模型参数拆分到多个GPU上，这会引入额外的通信开销（如All-Gather、All-Reduce）。
  • 对于输入数据过大导致的显存问题，张量并行并不能直接减少输入数据占用的显存。
  • 如果模型本身可以单卡加载，使用张量并行反而会增加复杂性，且可能无法显著改善显存问题。

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3. 更适合的解决方案

针对输入数据过大导致的显存问题，可以考虑以下优化策略：

(1) 减少输入长度

• 截断输入：如果任务允许，可以截断输入上下文，只保留最重要的部分。
• 滑动窗口：对长上下文进行分块处理，每次只处理一部分。

(2) 优化注意力机制

• 稀疏注意力：使用稀疏注意力（Sparse Attention）减少计算和显存开销。
• 线性注意力：将注意力计算复杂度从 ( O(n^2) ) 降低到 ( O(n) )。

(3) 优化KV缓存

• 分页KV缓存：像vLLM框架一样，使用分页机制管理KV缓存，减少显存碎片。
• 动态卸载：将部分KV缓存卸载到CPU或磁盘，需要时再加载。

(4) 梯度检查点（Gradient Checkpointing）

• 在推理时，可以通过梯度检查点技术减少中间激活值的显存占用。

(5) 模型并行（非张量并行）

• 流水线并行：将模型按层拆分到多个GPU上，每个GPU只处理部分层。
• 显存卸载：将部分模型层或中间结果卸载到CPU或磁盘，需要时再加载。

(6) 使用更高效的推理框架

• vLLM：针对长上下文推理优化，支持分页KV缓存和高效注意力计算。
• DeepSpeed-Inference：支持显存优化和模型并行。

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所以这也是很多技术研究人员思考的一个问题，如何在确保推理显存安全的前提下，尽量扩大输入上下文序列长度。

vLLM如何设置张量并行？

示例：使用 4 个 GPU 进行张量并行，以下是一个使用 4 个 GPU 进行张量并行的完整示例：

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化模型，设置张量并行
llm = LLM(
    model="your-model-name",  # 模型名称或路径
    tensor_parallel_size=4,   # 使用 4 个 GPU 进行张量并行
)

# 定义输入和采样参数
prompts = [
    "What is the capital of France?",
    "Explain the theory of relativity.",
    "Write a short story about a robot.",
    "How does photosynthesis work?"
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=100)

# 推理
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 输出结果
for i, output in enumerate(outputs):
    print(f"Prompt {i+1}: {output.prompt}")
    print(f"Generated text: {output.outputs[0].text}\n")