Tensorparallelität
Definition
Tensorparallelität verteilt Berechnungen innerhalb einer Modellschicht auf mehrere Beschleuniger.
Eine Form verteilten Trainings, die Tensoroperationen einer einzelnen Modellschicht auf mehrere Beschleuniger aufteilt.
Einfach erklärt
Mehrere Rechengeräte teilen sich die Arbeit innerhalb desselben Modellbausteins, statt dass jedes den ganzen Baustein allein berechnet.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff trägt zu sicheren, wartbaren und leistungsfähigen Webanwendungen sowie belastbaren technischen Entscheidungen bei.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Mittelständler verteilt ein zu großes Sprachmodell über vier GPUs eines Servers.
Grenzen und Fallstricke
- Kommunikation und Synchronisation können den Nutzen aufheben; Tensor-, Daten- und Pipelineparallelität sind zu unterscheiden.
Entstehung & Geschichte
Megatron-LM demonstrierte 2019 praktikable modellinterne Parallelität für große Transformer.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Mittelständler verteilt ein zu großes Sprachmodell über vier GPUs eines Servers.
Häufige Fragen
Was bedeutet Tensorparallelität?
Eine Form verteilten Trainings, die Tensoroperationen einer einzelnen Modellschicht auf mehrere Beschleuniger aufteilt. Worauf sollte man achten? Kommunikation und Synchronisation können den Nutzen aufheben; Tensor-, Daten- und Pipelineparallelität sind zu unterscheiden.
Quellen
- Megatron-LM · Shoeybi et al., Megatron-LM
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: