中文翻译暂不可用，显示俄语原文。
Tensor parallelism
Tensor parallelism
Определение
Стратегия распределения модели, при которой веса слоёв разрезаются между GPU, а attention heads распределяются. Требует частых коммуникаций (AllReduce) на каждом forward pass, эффективна в пределах одного узла.
Где встречается
- 61. Как вы разворачиваете LLM в production (self-hosted)
- 203. Tensor parallelism vs pipeline parallelism vs data parallelism — сравните для LLM инференса.
- 205. Как вы деплоите LLM с requirement 100ms latency при throughput 1000 reqs Архитектура.
- 211. Как вы измеряете и оптимизируете TTFT (Time To First Token) и TPOT (Time Per Output Token)
- 220. Как вы выбираете между online и batch инференсом для LLM
- 305. Как вы профилируете GPU utilization для LLM serving (nsys, ncu, nvprof)
- 307. Как PCIe bottleneck проявляется в multi-GPU инференсе
- 310. Как вы читаете профиль Nsight Systems для поиска bottlenecks в vLLM
- 314. Как работает NVLink Switch System на DGX H100
- 318. TensorRT-LLM vs vLLM — сравнение для production deployment.
- 320. Что такое ONNX Runtime и когда он выгоден для LLM
- 401. Как работает tensor parallelism для LLM инференса В чем отличие от pipeline parallelism
- 402. Что такое NCCL и почему он критичен для multi-GPU инференса
- 403. Как вы проектируете RAG для 10k RPS с P99 latency 200ms Архитектура.
- 423. Как работает tensor parallelism для LLM training Чем отличается от инференса
- 424. Что такое pipeline parallelism и проблема pipeline bubbles
- 425. Как работает sequence parallelism в контексте LLM
- 426. Что такое 3D parallelism (data + tensor + pipeline)
- 436. В чем разница между prefill и decode stage в LLM инференсе
- 455. Как вы выбираете между online и batch инференсом для LLM
- 459. Как вы дебажите низкую GPU utilization (например, 40% на A100)
- 460. Как работает tensor parallelism с FP8 в vLLM
- 461. Почему training 70B модели требует optimizer sharding (ZeRO-3)
- 462. ZeRO-1 vs ZeRO-2 vs ZeRO-3 что и когда использовать
- 470. Что такое DeepSpeed ZeRO-Offload и когда он полезен
- 471. Как работает FSDP (Fully Sharded Data Parallel) в PyTorch
- 485. Как вы дебажите training instability (loss spikes, divergence)
- 642. Как вы реализуете KV cache для 1M токенов на 8x H100
- 650. Что такое memory-efficient attention для long context на 8x H100
- 709. NVIDIA Grace Hopper CPU-GPU unified memory, как это меняет LLM serving
- 710. Бенчмаркинг LLM на AMD MI300X vs H100 различия в архитектуре и оптимизации
- 847. Как сравнивать quantization методы (GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes)
- 849. Что такое expert parallelism для MoE моделей (Mixtral)
- Практика
- 800+ вопросов
- 10. Реализовать topology-aware scheduling
- 206. Развернуть vLLM vs TGI, сравнить throughput
- 215. Настроить expert parallelism для Mixtral
- 224. vLLM кластер на 4 GPU