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做美容仪器的网站,wordpress 一级目录,秦皇岛哪有网站优化公司,wordpress 网站关键词设置在大模型推理部署中#xff0c;由于模型参数量庞大或单GPU算力不足#xff0c;需要并行策略解决。本文介绍了数据并行#xff08;DP#xff09;、序列并行#xff08;SP/CP#xff09;、张量并行#xff08;TP#xff09;、层并行#xff08;PP#xff09;等策略原理…在大模型推理部署中由于模型参数量庞大或单GPU算力不足需要并行策略解决。本文介绍了数据并行DP、序列并行SP/CP、张量并行TP、层并行PP等策略原理及代码演示帮助读者快速理解并应用于实际场景。1、 DP策略1.1 基本原理DP(Data Parallel)数据并行是解决数据并发量大时使用的策略DP方法在不同的GPU运行LLM模型的多个副本并在每个模型副本上独立处理用户请求组。其原理与开多个推理实例并发处理一样不同的是开DP是多个模型副本共用一个推理实例由推理实例中的调度器负责分配请求给不同DP的模型副本。1.2 代码演示通过多线程处理模拟多GPU可以构造两个计算场景场景1一个模型副本我们用一个线程来运行这个模型然后有4个数据任务我们用一个线程池4个线程来同时发送数据给这个模型但是模型处理是串行的所以我们可以在模型内部加锁使得同时只能有一个线程即一个数据被处理。场景2四个模型副本每个模型副本在一个线程中然后有4个数据我们同样用4个线程来发送数据但是每个数据发送给不同的模型副本这样就能并行处理。代码位置InfraTech/llm_infer/parallel_strategies.ipynb Case1[1]注意这里只是用线程模拟计算不同的计算设备得到速度不一样。2、TP策略2.1 基本原理Tensor Parallelism (TP)张量并行将模型的每一层分割到不同GPU上执行用户请求输入数据会在GPU间流转每个GPU计算的部分结果最终重新组合为完整输出。TP的计算理论基础是矩阵的分块运算该运算不会改变最终计算结果。TP在LLM推理中应用得比较广泛其主要作用是降低单卡显存消耗以及计算量。2.2 代码演示演示张量并行如何通过拆分大矩阵运算到多个计算单元的过程。选择大矩阵如1024×1024模拟真实计算场景。将输入矩阵按列分块column-wise/column-split计算分配每个线程处理矩阵A与B的一个列块的乘积。最后将所有线程的计算结果拼接成完整输出矩阵。对比机制:基准测试使用标准numpy矩阵乘法作为性能基准并行实现使用多线程模拟多设备并行计算结果验证确保并行计算与串行计算数值结果一致性能对比对比元计算与TP的速度差异机器不同计算速度不一样性能对比数据仅供参考。代码位置InfraTech/llm_infer/parallel_strategies.ipynb Case2[1]运行之后可获得速度对比差异3、 SP策略3.1 基本原理SP(Seqeunce Parallel)序列并行是将长序列切分成多个片段分配到不同GPU设备上并行处理的模型并行策略。示意图如下3.2 代码演示使用线程模拟多设备并且使用简单的全连接层。对比不切序列整个序列数据通过一个完整的模型多个层进行计算。切序列序列并行将序列分成多个部分每个部分通过一个设备用线程模拟上的子模型计算然后将结果合并。步骤定义模型生成输入数据运行不切序列版本运行切序列版本序列并行比较结果和时间代码位置InfraTech/llm_infer/parallel_strategies.ipynb Case3[1]3.3 SP与其它策略结合Megatron中TP与SP结合的例子负载均衡中SP与DP结合案例4、 PP策略4.1 基本原理PP(Pipeline Parallel)并行是将模型按层拆分到不同设备数据以流水线方式在不同设备间顺序流动处理。PP最先是在训练中广泛使用(Megatron2[2])。PP前向与后向计算中会出现空泡训练中需要考虑空泡的消除。在推理任务中流水线并行PP虽然仅涉及前向传播但其实际应用场景相对有限通常仅在GPU显存确实无法容纳相应的模型权重时才会被采用。4.2 代码演示构建一个流水线并行的演示假设模型有两层我们将这两层分别放在两个线程或设备上。流水线并行中数据被分成多个微批次micro-batches每个微批次依次通过模型的各个阶段层。在这个例子中有两个阶段两个线程每个线程处理模型的一层。模拟将一个批次的数据分成两个微批次然后通过流水线的方式处理。代码位置InfraTech/llm_infer/parallel_strategies.ipynb Case4[1]5、 EP策略5.1 基本原理EPExpert Parallel是MoE模型中的并行策略将不同专家网络分配到不同GPU上。每个GPU只存储部分专家参数单张卡上放置一个及以上的专家输入数据根据路由机制被分发到对应专家GPU计算最后汇总结果。这显著扩展了模型总参数量同时控制单个GPU内存占用适用于超大稀疏模型训练。当前EP与DP的结合常见场景Attention使用DP、FFN使用EP。EP切分会带来负载不均的问题可通过EPLB解决6 、其它策略6.1 CP策略CP(Context Parallel)上下文并行与序列并行SP均是针对序列维度进行划分的并行策略且两者最初均在训练并行中被提出。其发展脉络如下首先出现的是SP策略它主要解决了模型前向与反向传播中除Attention计算外由序列切分带来的内存与计算开销。随后为了进一步解决Attention模块自身的序列并行问题Megatron框架中引入了CP策略。二者原理相似但针对的计算阶段有所不同。6.2 Ulysses并行Ulysses的全称是DeepSpeed‑Ulysses其核心逻辑开启序列并行后在多头Attention运算之前多个GPU设备之间会进行数据交换使单个GPU能够拥有完整的序列Attention 计算完成后再通过集合通信将序列还原为原本被切分的形状。总结在大模型推理场景中主流推理框架均已支持多种并行策略。每种策略各有其优缺点旨在解决不同层面的性能与资源瓶颈。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】