好的，没问题。 推理引擎中的NCCL通信优化：在Tensor Parallelism中掩盖All-Reduce延迟的CUDA Graph应用 大家好，今天我们来深入探讨一个在分布式深度学习推理中至关重要的话题：如何利用CUDA Graph来优化Tensor Parallelism中的NCCL通信，从而掩盖All-Reduce操作的延迟，提高推理性能。 1. Tensor Parallelism简介及挑战 Tensor Parallelism (TP) 是一种将模型张量分割到多个GPU上进行计算的并行策略。与Data Parallelism复制整个模型到每个GPU上不同，TP将模型的某些层（通常是线性层或卷积层）的张量沿某个维度分割，每个GPU只负责处理一部分张量。这样可以显著减少每个GPU上的内存占用，允许训练或推理更大的模型。 例如，假设我们有一个线性层 Y = XW，其中 X 是输入张量，W 是权重张量，Y 是输出张量。在TP中，我们可以将 W 沿列维度分割成 W1, W2, …, Wn，分别分配到n个GPU上。每个GPU计算 Yi = X @ Wi，然后通过All-Reduc …
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