Engineering at Meta
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扩展大型语言模型推理：张量并行、上下文并行和专家并行的创新
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Meta通过先进的并行技术，如张量并行、上下文并行和专家并行，持续优化大型语言模型（LLM）推理系统，提高资源效率、吞吐量和延迟，解决大规模实时推理的挑战，推动AI应用的发展。
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关键要点
- Meta通过先进的并行技术优化大型语言模型推理系统。
- 主要目标是提高资源效率、吞吐量和降低延迟。
- LLM推理分为预填充阶段和解码阶段。
- 采用张量并行、上下文并行和专家并行三种主要的推理并行技术。
- 张量并行通过分割模型层来提高多GPU的适配性。
- 上下文并行处理极长上下文，优化注意力机制的计算和内存使用。
- 专家并行帮助扩展混合专家模型，优化数据并行和专家并行之间的通信。
- 未来将朝向N-D并行和解耦预填充与解码层，以优化资源平衡。
- 面临的挑战包括云基础设施设计和通信效率提升。
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