本文解析了大模型部署中的并行计算架构，包括模型并行（按层或张量拆分）、流水线并行和数据并行，以及三者结合的混合并行策略。这些技术解决了大模型显存不足和计算效率问题，使AI产品经理能从"只会用模型"上升到"能规划模型系统"的层次，做出更专业的算力与产品决策。

最近花了点时间研究了一下大模型的部署问题。话不多说，我们开始。

一、引言

大模型为什么叫“大”模型？

大模型，是大语言模型的简称。大模型之所以为“大”，就是参数量巨大、模型物理存储规模大、训练推理所需计算资源庞大等几方面的原因。

我们先对前两者比较直观的因素进行分析。

首先可以明确的是，参数量巨大是直接导致模型物理存储规模大的根本原因，我们以部分大模型为例，看看它们的参数量和物理存储空间具体有多大？

我们通过一个简单的公式来大概计算一下：

内存占用 = 参数量 × 每参数字节数 ÷ 单位换算系数

• ‌精度类型‌：FP32(4字节)、FP16(2字节)、INT8(1字节)、INT4(0.5字节)‌
• 单位换算‌：1GB=1024字节‌。示例：7B参数模型FP16精度的存储需14GB（7×10⁹×2÷1024³）

‌

以DeepSeek-V3.1为例，可以预览一下其参数文件的大小，共163个分片，每个约4.3GB，共约700GB，与上面的估算接近：

我在一篇公众号文章中说过，大模型训练和推理时都需要将模型参数放入显存中，那问题来了，这么大的参数，GPU的显存能放得下吗？

而且除了模型参数，还要考虑额外内存开销（如推理中的KV Cache、激活值缓存），实际使用时需增加20%-40%显存空间。

‌

那么，我们再来看下给GPU配备的显卡是什么情况。

NVIDIA（英伟达）数据中心级显卡的显存容量：

• H100：80GB / 141GB
• A100：40GB / 80GB
• H800（特供中国）：80GB
• H20 （特供中国）：64+GB

显然，一块显卡是根本无法运行像DeepSeek-V3.1这种如此大参数量的模型的。

二、如何解决大模型运行空间大的问题？

‌可能有同学已经想到了，一张显卡放不下，是不是可以用多张？

没错，这就是“多卡”部署，用多张显卡共同来运行一个大模型。

那具体怎么做呢？

假如有两张显卡，其实就是把大模型其中的一部分运算拆分到GPU0中处理，而另一部分拆分到GPU1中处理。也就是把所需要的参数和运算一并拆分到多个GPU中分别处理，然后再拼合。

这个拆分可以按层拆分，也可以按张量拆分。

注：张量（Tensor）：是多维数组的一种通用表示，是PyTorch中存储和操作数据的基本结构。

• 零维张量 5 称为标量
• 一维张量[1,2,3]称为向量
• 二维张量[[1,2],[3,4]]称为矩阵
• 更高维张量则直接按维度命名（如三维张量）。

这样一种解决方案，我们叫它为“模型并行”（Model Parallelism, MP）。

为什么模型参数可以这么灵活拆分？

一个模型文件其实就是一堆命名好的“张量字典”。

它之所以能按层或按矩阵维度拆分，是因为每个张量都有独立的名称、形状与内存布局，框架（PyTorch）可以基于这些元数据在加载时精确切片和分配，从而实现分布式加载与并行计算。

换句话说，模型参数文件的结构设计 不是偶然的命名习惯，而是 为了支持张量并行、层级并行和分片存储而有意识设计成这样的。

以 PyTorch 的 safetensors 或 bin 文件为例，一个大模型的参数文件其实可以理解为一个 键值对（dictionary-like）结构：

{ "transformer.layers.0.attention.q_proj.weight": Tensor(shape=[4096, 4096]), "transformer.layers.0.attention.k_proj.weight": Tensor(shape=[4096, 4096]), "transformer.layers.0.attention.v_proj.weight": Tensor(shape=[4096, 4096]), "transformer.layers.0.mlp.down_proj.weight": Tensor(shape=[11008, 4096]), ... }

🔹 key：参数名（即网络中各层权重的路径）

🔹value：一个多维数组（Tensor），存储具体的参数数值（如 float16、bfloat16）

（上图是DeepSeek-V3.1的部分参数信息截图）

这些 key 的命名严格遵守模型的架构定义（比如 Transformer 层的层号、权重类型等）。

这使得模型文件既逻辑清晰又易于拆分，因为你可以根据名字或形状，把一部分权重映射到某张 GPU 上。

三、继续解决其它问题

前面通过多卡部署方式解决了显存不足的问题，已经能让大模型跑起来了。但仍然不足于支撑大模型的训练或推理，因为同一时间只能处理一个任务，这实在太慢了。

所以，为了提高效率，又作了进一步改进，引入了流水线并行 (Pipeline Parallel)方式。

流水线并行 = 层级并行 + 流水化调度（micro-batching）

层级并行就是模型并行中按层拆分的一种方式。其核心优化思路是：不让后面的 GPU 等待前面的完全算完，而是分批输入、交错执行。形成类似生产线的“流水作业”。

流水线并行充分利用 GPU 资源，既解决了模型太大的问题，同时又通过并行计算提高了吞吐量。

但在工程实践中，仅靠流水线并行并不能完全解决吞吐量不足的问题。

那怎么办？我们仍然可以继续增加GPU，叠加数据并行（Data Parallel）策略来提升吞吐量（让多个批次并行计算）。这也体现出了大模型“训练推理所需计算资源庞大”这一显著特征。‌

简单来说就是，假如前面把模型拆分到4张GPU上解决了显存问题，那我们可以再加多4张GPU，也就是有了两组GPU，每一组运行一个大模型副本，服务一个批次的输入。最终我们就可以同时进行2个批次数据的并行计算任务了，吞吐量直接翻倍。

在实际的大模型训练或推理中，数据并行是以多节点的方式来部署的，也就是“多组”GPU分布在不同的服务器节点中，以多节点的形式实现数据并行的方案。

四、总结

在大模型的训练或推理中，通常采用多层次的混合并行（Hybrid Parallelism）架构：

• 单节点内部： 先进行张量并行以分解层内矩阵计算； 再进行流水线并行以分层分配模型并交错执行，提升计算效率； 二者结合解决“单卡显存不足”与“GPU空闲浪费”问题。
• 多节点之间： 采用数据并行复制模型实例、并行处理不同批次样本，以提升吞吐量和训练/推理并发能力。

这种「TP + PP + DP」的混合策略是当下大模型系统（如 GPT-4、DeepSeek-V3、LLaMA、Megatron-LM）的标准设计架构。

注：根据NVIDIA的估算，完整训练GPT-3（1750亿参数）需要1024张A100显卡（1个月完成）。

五、写在最后

如果以上内容还有不理解的地方，请大家自行向DeepSeek、ChatGPT求教。自学能力很重要喔。

通过以上内容，我们可以掌握 模型并行、参数结构、文件切分逻辑 等知识点，能让作为AI产品经理的我们从“只会用模型”上升到“能规划模型运行系统”的层次。

理解大模型的参数结构与并行机制，对AI产品经理的价值，不是让你会写代码，而是让你能做“算力与产品目标的系统性决策”。

一个典型的场景：

问题：客户预算有限，只能提供 4 张 80GB GPU，希望部署 70B 模型。

• 如果你懂“模型并行”，你会知道单卡肯定放不下；
• 你可以建议“层级 + 张量并行”方案；
• 你知道模型权重文件是可分片加载的，因此也能解释为什么可以用多机合并加载模型；
• 你能预判通信开销问题，建议客户选 NVLink 或 InfiniBand。

产品层面的洞察：

• 你能把“算力需求”转化为“成本预估”或“部署建议”；
• 你能从技术限制中推导产品方案，而不是被动等待工程答复。

退一步讲，即便做不到自己提出部署建议，至少你也能基本看懂别人制订的部署方案，和向客户进行解释说明，这也总比只会做Agent设计的产品经理要更具专业性。

你觉得呢？

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