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
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Meta通过先进的并行技术优化大型语言模型推理系统。
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主要目标是提高资源效率、吞吐量和降低延迟。
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LLM推理分为预填充阶段和解码阶段。
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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。
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张量并行通过分割模型层来提高多GPU的适配性。
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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。
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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。
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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。
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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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延伸问答
Meta如何优化大型语言模型的推理系统？
Meta通过张量并行、上下文并行和专家并行等先进的并行技术来优化大型语言模型的推理系统。
张量并行技术的主要作用是什么？
张量并行技术通过分割模型层来提高多GPU的适配性，从而实现更高的吞吐量。
上下文并行如何处理极长的上下文？
上下文并行通过将输入令牌分割到多个处理单元，优化注意力机制的计算和内存使用，以处理极长的上下文。
专家并行在推理中面临哪些挑战？
专家并行面临的挑战包括数据并行和专家并行之间的通信延迟，尤其是在解码消息时。
Meta在未来的推理优化中有哪些计划？
Meta计划朝向N-D并行和解耦预填充与解码层，以优化资源平衡和提升推理效率。
大型语言模型推理的两个主要阶段是什么？
大型语言模型推理分为预填充阶段和解码阶段，前者处理输入提示生成KV缓存，后者利用缓存逐步生成令牌。
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