张量并行（Tensor Parallelism，简称TP）是一种模型并行技术，它通过将模型中的特定权重、梯度和优化器状态在多个设备上进行划分，从而实现对大型模型的高效训练和推理。这种技术特别适用于那些单个参数占用大量GPU内存的场景，例如大型嵌入表或softmax层。张量并行的核心思想是将一个张量（Tensor）沿特定维度分割成多个部分，每个设备仅持有张量的一部分，并在这些设备上进行局部计算，最后通过通信操作将结果合并，以确保计算的正确性。
张量并行的基本原理
张量并行的基本原理是将模型中的张量（如权重矩阵）沿特定维度（如列或行）进行分割，使得每个设备只处理张量的一部分。例如，在矩阵乘法中，可以将矩阵B沿列维度分割为[B0, B1, B2...Bn]，每个设备持有一列。然后在每个设备上将A与B的每一列相乘，得到[AB0, AB1, AB2...ABn]。此时，每个设备仍持有部分结果，例如设备0持有AB0。为了确保结果正确，需要将所有设备的局部结果进行全聚合，并沿列维度连接张量。同样，也可以沿行维度进行分割，创建RowParallel Linear层。在RowParallelLinear层中，沿行维度分割权重矩阵。例如，将矩阵B沿行维度分割为[B0, B1, B2...Bn]，每个设备持有一行。然后在每个设备上将A的每一列与B相乘，得到[A0B0, A1B1, A2B2...AnBn]。此时，每个设备仍持有部分结果，例如设备0持有A0B0。为了确保结果正确，需要将所有设备的局部结果进行全归约求和，以产生最终输出。
张量并行的实现方式
张量并行的实现方式包括多种并行策略，如列并行（Column Parallelism）、行并行（Row Parallelism）和成对并行（Pairwise Parallelism）。列并行是将权重矩阵沿列维度分割，每个设备持有部分列，并在这些设备上进行局部计算。行并行是将权重矩阵沿行维度分割，每个设备持有部分行，并在这些设备上进行局部计算。成对并行是一种更复杂的并行策略，它结合了列并行和行并行的优点，适用于特定的模型结构。在PyTorch中，张量并行的实现依赖于DistributedTensor（DTensor），它提供了多种并行风格，包括行并行、列并行和成对并行。
张量并行的应用场景
张量并行特别适用于以下场景：
- 大型模型训练：当模型的参数量巨大时，单个GPU的内存可能不足以容纳整个模型。张量并行通过将模型的参数分散到多个GPU上，可以显著减少每个GPU的内存占用，从而支持更大规模的模型训练。
- 长上下文长度训练：在训练需要处理长上下文长度的模型时，激活内存的消耗会显著增加。张量并行可以通过将模型的权重和梯度分散到多个设备上，有效缓解这一问题。
- 大规模集群训练：在大规模集群上训练模型时，全局批处理大小可能会超过设备的限制。张量并行可以通过将模型的权重和梯度分散到多个设备上，实现更高效的训练。
张量并行的优缺点
张量并行的主要优点包括：
- 减少内存占用：通过将模型的权重和梯度分散到多个设备上，可以显著减少每个设备的内存占用，从而支持更大规模的模型训练。
- 提高计算效率：通过将模型的计算任务分散到多个设备上，可以提高整体的计算效率，尤其是在处理大规模数据时。
- 支持更大模型：张量并行使得模型可以突破单个GPU的内存限制，从而支持更大规模的模型训练。
然而，张量并行也存在一些缺点：
- 增加通信开销：在多个设备之间进行通信以合并计算结果，可能会增加通信开销，尤其是在设备数量较多时。
- 降低GPU效率：由于需要在多个设备之间进行协调，可能会降低GPU的效率，尤其是在处理大量数字时。
张量并行的实现示例
在PyTorch中，张量并行的实现可以通过torch.distributed.tensor.parallel.parallelize_module函数来完成。该函数接受模块、设备网格、并行计划和TP网格维度作为参数，返回并行化的nn.Module对象。parallelize_module支持多种并行样式，如ColwiseParallel、RowwiseParallel和SequenceParallel，以及PrepareModuleInput和PrepareModuleOutput用于配置输入和输出的布局。此外，还可以使用loss_parallel上下文管理器来在类别维度上分片的损失计算，目前仅支持交叉熵损失。
结论
张量并行是一种高效的模型并行技术，通过将模型的权重和梯度分散到多个设备上，可以显著减少内存占用并提高计算效率。它特别适用于大型模型训练、长上下文长度训练和大规模集群训练等场景。尽管张量并行在实现过程中可能会增加通信开销，但其在支持更大规模模型训练方面的优势使其成为现代深度学习研究和应用中的重要技术