テンソル並列（てんそるへいれつ）

概要

テンソル並列は、大規模な深層学習モデルの学習を効率化するための並列化技術です。特に、モデルのパラメータ数が非常に多く、単一のGPUに収まらない場合に有効です。データ並列とは異なり、テンソル並列はモデル自体を分割して複数のデバイスに分散させます。

データ並列との比較

データ並列は、同じモデルを複数のデバイスに複製し、異なるデータバッチを各デバイスで処理します。一方、テンソル並列は、モデルのテンソル（多次元配列）を分割し、各デバイスがテンソルの異なる部分を処理します。データ並列は、データ量が多い場合に有効ですが、モデルサイズが大きい場合にはメモリ容量の限界に達する可能性があります。テンソル並列は、モデルサイズが大きい場合に有効ですが、デバイス間の通信コストが増加する可能性があります。

実装方法

テンソル並列の実装には、いくつかの方法があります。代表的なものとして、以下のものがあります。

• テンソル分割: テンソルを複数のデバイスに分割し、各デバイスで独立して演算を行います。
• パイプライン並列: モデルを複数のステージに分割し、各ステージを異なるデバイスで実行します。
• ハイブリッド並列: テンソル並列とデータ並列を組み合わせます。

応用例

テンソル並列は、大規模言語モデル（LLM）の学習に広く利用されています。例えば、GPT-3やPaLMなどのモデルは、テンソル並列を用いて学習されています。また、画像認識や音声認識などの分野でも、テンソル並列が活用されています。

課題

テンソル並列は、実装が複雑であり、デバイス間の通信コストが増加する可能性があります。また、分割方法によっては、計算効率が低下する可能性があります。これらの課題を解決するために、様々な研究が行われています。