文章详细解析大模型推理跨 GPU 扩展的并行化策略

2026 年 11 月 7 日 03:05，DEV Community 的 AI 栏目发布了一篇题为《大模型推理如何跨 GPU 扩展：张量并行、流水线与数据并行对比》的文章。文章开篇指出，任何大模型的部署迟早都会撞上两堵墙中的一堵：要么是模型无法装进单张 GPU，以 FP16 精度的 70B 模型为例，在分配哪怕一个字节的 KV cache 之前，就需要约 140 GB 的权重空间；要么是模型能装下，但单张 GPU 无法在承诺的延迟下承载所需的流量。

文章认为，这两堵墙的解决办法是相同的，即把计算工作分散到多张 GPU 上。但文章也提醒，“分散到多张 GPU”背后隐藏着三种截然不同的策略，选错策略只会导致昂贵的硬件去执行缓慢的工作。

随后，文章详细解析了张量并行、流水线并行和数据并行这三种并行化策略的工作原理及其各自的适用场景。截至目前，仅有这一篇报道，尚无后续进展。