待验证50% 置信事实精确时间

多GPU推理的并行化策略包括张量并行（将单个数学运算拆分到多块GPU）、流水线并行（将不同神经网络层分配给不同GPU）和数据并行（复制整个模型处理多批数据）

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/12

首次发现

来源

本地AI入门：Ollama与vLLM核心原理详解

涉及实体

张量并行concept 流水线并行concept 数据并行concept

相关事实

待验证大型旗舰模型推理需要多张GPU进行张量并行（按列/行切分权重矩阵）或流水线并行（不同层分布到不同GPU节点）80% 相似待验证GPUStack 采用「模型 + 后端」解耦选择方式，同一模型可对接不同推理引擎，同一后端可服务多个模型74% 相似待验证张量并行将模型单层的权重矩阵切分到多块GPU上并行计算，通过All-Reduce通信汇聚结果73% 相似待验证多模态模型将不同模态数据通过各自编码器转换为统一向量表示，再送入同一Transformer架构进行联合推理71% 相似待验证TensorRT通过层融合、内核自动调优和动态张量内存管理等图优化技术来加速模型推理70% 相似

引用此条事实

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