何が起きたか
LLM推論を本番で並列化する6戦略（データ並列、テンソル並列、パイプライン並列、コンテキスト並列、エキスパート並列、ハイブリッド並列）が整理された。
なぜ重要か
本番環境では複数の手法を組み合わせるが、それぞれ測定済みのボトルネックを解消するものでなければならない。
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LLM推論の並列化は、モデルを複数のGPUに分散させることで単一GPUのメモリや計算量の限界を突破する手法である。しかし、各GPUが独立したメモリを持つため、層が別のGPU上のデータを使うには相互接続を経由する必要があり、通信オーバーヘッドが生じる。このトレードオフを理解した上で、6つの戦略をどう組み合わせるかが実運用の焦点となる。記事では、測定されたボトルネックを解消するために各手法を選択すべきだとし、変更のたびにメモリやTTFT、TPOTなどの指標を再測定することを勧めている。また、テンソル並列は最速のリンク上で使うこと、新しい手法は測定で別のボトルネックが明らかになった場合にのみ追加することも述べられている。
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