张量并行（Tensor Parallelism）是一种分布式机器学习技术，用于高效训练和推理大型模型，如大语言模型。它通过将模型的权重张量（例如矩阵）分割到多个计算设备（如GPU）上，使每个设备并行处理部分计算任务，从而显著减少单个设备的内存压力、加速整体处理速度，并支持模型规模的扩展。这种技术通常与数据并行结合，实现更优的资源利用和性能提升。
在AI产品开发的实际落地中，张量并行是构建高性能、可扩展AI系统的关键要素。AI产品经理需理解其原理，以优化硬件资源配置、降低推理延迟并控制成本；例如，在开发实时聊天机器人或内容推荐引擎时，该技术能确保模型在分布式环境中稳定运行，提升用户体验和产品竞争力。延伸阅读可参考Shoeybi et al. (2019)的论文《Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism》，它详细阐述了张量并行的实现与应用。
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