【深度学习新浪潮】大模型推理实战：模型切分核心技术（上）—— 张量并行原理+国内开源案例+踩坑点

在大模型落地过程中，“单卡跑不动”是每个算法工程师都会遇到的坎——比如1300亿参数的GLM-130B，按FP16精度存储就需要2.6TB内存，哪怕是A100 80G单卡也只能放下零头。这时候“模型切分”就成了必选项，而张量并行作为最基础的切分方式，是千亿级模型能跑起来的关键。

今天这篇文章，我们用“做美食”的通俗比喻讲透张量并行，再结合GLM、通义千问等国内开源模型的实战案例，最后点出工程落地中的坑，帮你快速理解并上手。

一、先搞懂：为什么需要张量并行？

大模型的核心计算单元是“Transformer层”，每个层里藏着两个“内存大户”：

• 多头注意力：比如GLM-130B的一个层有96个注意力头，每个头要处理10240维的特征，计算时会生成10240×10240的大矩阵；
• FeedForward网络：同样是大矩阵乘法，单一层的参数就超过1亿。

单卡的问题很直接：内存装不下大矩阵，算力扛不动大计算。比如上面的10240×10240矩阵，按FP16算就需要200MB（10240×10240×2字节），再加上其他中间变量，单一层就能占满单卡10%的内存——96层叠下来，单卡根本撑不住。

张量并行的本质就是：把“同一个Transformer层”的大计算拆成小块，分给多卡同时算，最后合并结果