什么是张量并行?它有什么特点？

张量并行是一种新兴的并行计算模型，它将张量作为计算的基本单位进行并行处理。相比于传统的向量或矩阵并行，张量并行更适用于高维数据的计算任务。例如，在深度学习中，神经网络的权重和激活值通常表示为高维张量，通过张量并行可以实现对神经网络的高效计算和训练。

张量并行的优势

张量并行具有以下几个重要的优势：

高效利用硬件资源：通过将任务分配到多个计算资源上，能够充分利用硬件的计算能力，提升计算效率。

降低通信开销：相比于向量或矩阵并行，张量并行可以减少数据的传输和通信开销，提高计算速度。

适用于高维数据：张量并行更适用于处理高维数据（如图像、语音、文本等），可以有效应对大规模数据计算的需求。

广泛应用于机器学习领域：由于深度学习和神经网络中大量涉及高维张量的计算，张量并行在机器学习领域具有广泛的应用前景。

——参考链接。

张量并行（Tensor Parallel, TP）是对模型的每个层进行层内的拆分。使用TP能达到很好的GPU利用率。TP的通信粒度非常细，每计算完成一次层的拆分，就需要有一次通信来做AllReduce合并。虽然TP单次通信量较小，但其通信频率高，对带宽的要求也很高。