分布式推理服务（策略：数据并行、张量并行、流水线并行、专家并行）技术分析

概述：为什么需要分布式推理？

随着大模型参数规模从百亿级迈向万亿级，单个GPU设备的内存和算力已无法满足推理需求。分布式推理通过将模型或数据拆分到多个设备上协同工作，突破了单机瓶颈，是实现大模型高效、高可用服务的核心技术。

下面这张图清晰地展示了四种并行策略如何对模型和数据进行划分：

flowchart TD
    A[输入数据] --> A1[数据并行<br>复制模型，拆分数据]
    A --> A2[流水线并行<br>拆分模型，数据按阶段流动]
    A --> A3[张量并行<br>将模型层内矩阵拆分]
    A --> A4[专家并行<br>根据输入激活不同专家]

    subgraph B1[数据并行示例]
        B1_1[GPU 0<br>完整模型副本] --> B1_2[输出 0]
        B1_3[GPU 1<br>完整模型副本] --> B1_4[输出 1]
    end

    subgraph B2[流水线并行示例]
        B2_1[GPU 0<br>模型前几层] --> B2_2[GPU 1<br>模型中间层] --> B2_3[GPU 2<br>模型最后层] --> B2_4[输出]
    end

    subgraph B3[张量并行示例]
        B3_1[GPU 0<br>矩阵分块A] <--> B3_2[GPU 1<br>矩阵分块B]
        B3_1 & B3_2 --> B3_3[合并结果]
    end

    subgraph B4[专家并行示例]
        B4_1[GPU 0<br>专家A] 
        B4_2[GPU 1<br>专家B]
        B4_3[GPU 2<br>专家C]
        B4_1 & B4_2 & B4_3 --> B4_4[路由网关] --> B4_5[输出]
    end

    A1 --> B1
    A2 --> B2
    A3 --> B3
    A4 --> B4

策略一：数据并行

核心原理

复制模型，拆分数据。在每个计算设备（如GPU）上都部署一个完整的模型副本，然后将一个批次的输入数据平均分配到所有设备上并行处理。

工作流程

1. 分发