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多GPU协同推理通常涉及张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）两种主要并行策略
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2026/9/21
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相关事实
待验证vLLM 支持多节点分布式推理、张量并行（Tensor Parallelism）与流水线并行（Pipeline Parallelism）79% 相似待验证多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）75% 相似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）62% 相似待验证多模型协同架构的核心优势在于解耦与可组合性，每个专业模型可独立迭代升级而不牵动整体系统重构61% 相似待验证混合方法成为主流趋势：使用神经网络加速关键子模块如湍流模型，同时保留传统框架保证物理一致性和收敛性60% 相似
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