大语言模型的多头切片技术在分布式机器上的运行，每个机器是否需加载完整模型参数？无需加载完整模型参数
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大语言模型的多头切片技术在分布式机器上的运行，每个机器是否需加载完整模型参数？
多头切片技术
无需加载完整模型参数
大语言模型的多头切片技术在分布式机器上的运行，每个机器是否需加载完整模型参数？
多头切片技术
特别是在Transformer模型的背景下，指的是将模型的多头注意力（Multi-Head Attention）机制中的输入分割为多个头（Head），每个头独立执行自注意力的计算。在分布式推理的框架内，模型参数会被分割为不同的部分，每个计算设备（例如GPU）仅负责存储并处理相应的参数片段。对于特定的推理任务，GPU会针对Layer中的特定参数切片进行运算，这其中包括多头注意力的参数切片。此方法使得大型模型能够在多个计算设备上实现并行计算，从而提升了推理效率，并有效减少了显存的使用。
无需加载完整模型参数
在分布式机器上运行大语言模型时，若采用多头切片技术，则每个机器（或计算设备）无需加载整个大模型的全部参数。相反，每个机器仅加载并处理分配给其的模型参数切片。
这种参数切片的方法不仅降低了每