文章詳細解析大模型推理跨 GPU 擴充套件的並行化策略

2026 年 11 月 7 日 03:05，DEV Community 的 AI 欄目釋出了一篇題為《大模型推理如何跨 GPU 擴充套件：張量並行、流水線與資料並行對比》的文章。文章開篇指出，任何大模型的部署遲早都會撞上兩堵牆中的一堵：要麼是模型無法裝進單張 GPU，以 FP16 精度的 70B 模型為例，在分配哪怕一個位元組的 KV cache 之前，就需要約 140 GB 的權重空間；要麼是模型能裝下，但單張 GPU 無法在承諾的延遲下承載所需的流量。

文章認為，這兩堵牆的解決辦法是相同的，即把計算工作分散到多張 GPU 上。但文章也提醒，“分散到多張 GPU”背後隱藏著三種截然不同的策略，選錯策略只會導致昂貴的硬體去執行緩慢的工作。

隨後，文章詳細解析了張量並行、流水線並行和資料並行這三種並行化策略的工作原理及其各自的適用場景。截至目前，僅有這一篇報道，尚無後續進展。