提示工程架构师不可不知的并行计算框架，速来围观

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的“基石框架”，也是提示工程中大模型微调、推理的核心工具。它们的并行机制主要针对深度学习任务（如模型训练、推理），支持数据并行、模型并行、管道并行三种核心策略。Ray是一个分布式计算框架，专注于任务并行（Task Parallelism）和Actor模型它的设计目标是“让分布式计算像单机计算一样简单”，非常适合提示工程中的动态任务（如多轮提示的并行

⁵²º᭄424

853人浏览 · 2025-09-23 02:08:32

⁵²º᭄424 · 2025-09-23 02:08:32 发布

提示工程架构师不可不知的并行计算框架：从原理到实践的深度解析

引言：为什么提示工程需要并行计算？

提示工程（Prompt Engineering）是大模型时代的“编程方式”，其核心是通过设计高质量的提示（Prompt），引导大模型生成符合预期的输出。随着大模型规模的爆炸式增长（如GPT-4、Llama 3等参数超千亿的模型）和应用场景的复杂化（如多轮对话、多任务学习、实时推理），提示工程面临三大核心挑战：

大规模数据处理：提示工程需要从海量文本（如互联网语料、企业文档）中提取、清洗、增强提示数据，单线程处理效率极低。
大模型推理延迟：超大规模模型的单卡推理速度慢（如GPT-3的单卡生成速度约10 tokens/秒），无法满足实时应用（如客服机器人、代码助手）的需求。
多任务并行需求：复杂提示工程任务（如多轮对话的上下文管理、多模态提示的融合）需要同时处理多个子任务，串行执行会导致任务积压。

并行计算框架是解决这些问题的关键。它们通过将任务拆分为多个子任务，分配到多个计算资源（CPU、GPU、集群节点）上并行执行，从而提升效率、降低延迟。对于提示工程架构师而言，掌握并行计算框架的原理与应用，相当于拥有了“大规模提示工程的发动机”。

本文将深入解析5类核心并行计算框架（覆盖深度学习、分布式任务、大规模数据、轻量级原型、大模型专业场景），结合提示工程的实际需求，给出代码示例、应用场景及选择策略。

一、基础：深度学习框架的并行机制（TensorFlow/PyTorch）

1.1 框架简介

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的“基石框架”，也是提示工程中大模型微调、推理的核心工具。它们的并行机制主要针对深度学习任务（如模型训练、推理），支持数据并行、模型并行、管道并行三种核心策略。

1.2 核心并行机制

（1）数据并行（Data Parallelism）

原理：将数据集拆分为多个分片（Shard），每个计算设备（GPU/CPU）处理一个分片，计算梯度后聚合更新模型。
适用场景：提示工程中的大模型微调（如用自定义提示数据集微调Llama 2）、多任务提示学习（如同时训练文本分类、生成两个任务的提示模型）。
数学模型：假设模型参数为 $\theta$ ，损失函数为 $L$ ，数据分片为 $D_1, D_2, ..., D_n$ ，则每个设备计算梯度 $\nabla L_i(\theta)$ ，聚合后更新 $\theta = \theta - \eta \cdot \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \nabla L_i(\theta)$ （ $\eta$ 为学习率）。

（2）模型并行（Model Parallelism）

原理：将模型的层（Layer）拆分为多个部分，分配到不同设备上执行。例如，将Transformer的编码器层拆分为两部分，分别在GPU 0和GPU 1上运行。
适用场景：超大规模模型的推理（如GPT-3的模型参数超过1750亿，单卡无法容纳）、多模态提示融合（如文本提示与图像提示的模型层分别在不同设备上处理）。

（3）管道并行（Pipeline Parallelism）

原理：将模型的层按顺序分配到不同设备上，形成“流水线”。例如，设备0处理层1，设备1处理层2，设备2处理层3，数据按顺序流经各设备，提升 throughput（吞吐量）。
适用场景：长序列提示的推理（如处理1000 token以上的长文本提示）、大模型的批量生成（如同时生成100个提示的结果）。

1.3 提示工程中的应用示例：用PyTorch DDP微调大模型

以下代码演示了如何用PyTorch DistributedDataParallel（DDP）实现大模型的数据并行微调，适用于提示工程中的“自定义提示数据集训练”场景。

（1）环境搭建

需要安装PyTorch、transformers、torchvision（用于模拟数据）：

pip install torch transformers torchvision

（2）代码实现

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 1. 初始化分布式进程组（多GPU/集群）
def init_distributed():
    dist.init_process_group(
        backend='nccl',  # 针对NVIDIA GPU的高效通信 backend
        init_method='env://',  # 从环境变量读取集群配置（如MASTER_ADDR、MASTER_PORT）
        world_size=int(os.environ['WORLD_SIZE']),
        rank=int(os.environ['RANK'])
    )
    torch.cuda.set_device(int(os.environ['LOCAL_RANK']))  # 设置当前进程的GPU设备

# 2. 加载模型与tokenizer
def load_model(model_name):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    return model, tokenizer

# 3. 定义提示数据集（模拟）
class PromptDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, tokenizer, num_samples=1000, max_length=512):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.data = []
        for i in range(num_samples):
            # 模拟提示："生成关于[主题]的文案：" + 主题（如"科技"、"自然"）
            prompt = f"生成关于{['科技', '自然', '教育'][i%3]}的文案："
            input_ids = tokenizer.encode(prompt, max_length=max_length, padding='max_length', truncation=True)
            self.data.append(torch.tensor(input_ids))
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 4. 训练循环（数据并行）
def train():
    init_distributed()
    rank = dist.get_rank()
    world_size = dist.get_world_size()

    # 加载模型（Llama 2 7B为例）
    model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
    model, tokenizer = load_model(model_name)
    model = model.cuda()  # 将模型移至当前GPU

    # 使用DDP包装模型（数据并行）
    model = nn.parallel.DistributedDataParallel(
        model,
        device_ids=[int(os.environ['LOCAL_RANK'])],
        find_unused_parameters=True  # 允许模型有未使用的参数（如Llama的某些层）
    )

    # 定义数据集与数据加载器（DistributedSampler分配数据分片）
    dataset = PromptDataset(tokenizer, num_samples=1000)
    sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True, seed=42)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, sampler=sampler, num_workers=4)

    # 优化器与损失函数（大模型常用AdamW优化器）
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # 训练循环
    for epoch in range(3):
        sampler.set_epoch(epoch)  # 确保每个epoch的shuffle不同（跨设备一致）
        model.train()
        total_loss = 0.0
        for batch in dataloader:
            batch = batch.cuda()  # 将数据移至当前GPU
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(batch, labels=batch)  # 大模型的自回归训练（labels=input_ids）
            loss = outputs.loss
            loss.backward()
            optimizer.step()
            total_loss += loss.item()
        
        # 仅在主进程（rank=0）打印日志
        if rank == 0:
            avg_loss = total_loss / len(dataloader)
            print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {avg_loss:.4f}")
    
    # 保存模型（仅主进程）
    if rank == 0:
        model.module.save_pretrained("fine-tuned-llama2")
        tokenizer.save_pretrained("fine-tuned-llama2")

# 5. 执行训练（需要用torch.distributed.launch启动）
if __name__ == "__main__":
    import os
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'
    os.environ['WORLD_SIZE'] = '2'  # 2个GPU设备
    os.environ['RANK'] = '0'  # 当前进程的rank（0为主进程）
    os.environ['LOCAL_RANK'] = '0'  # 当前进程的本地GPU编号
    train()

（3）代码解读

分布式初始化：通过dist.init_process_group初始化集群通信，支持多GPU或多节点集群。
DDP包装模型：nn.parallel.DistributedDataParallel将模型包装为数据并行模式，自动处理梯度聚合。
DistributedSampler：将数据集拆分为多个分片，确保每个GPU处理不同的数据，避免重复。
训练循环：每个GPU计算自己的数据分片的梯度，DDP自动将梯度聚合到主进程，更新模型参数。

1.4 优缺点分析

优点	缺点
深度集成深度学习，支持多种并行策略	分布式配置复杂（需要手动设置环境变量、进程组）
社区成熟，文档丰富	对非深度学习任务（如数据预处理）支持有限
性能优化好（如PyTorch的DDP支持混合精度训练）	资源占用高（需要多个GPU/节点）

二、分布式任务并行：Ray的“瑞士军刀”

2.1 框架简介

Ray是一个分布式计算框架，专注于任务并行（Task Parallelism）和Actor模型（Actor Model）。它的设计目标是“让分布式计算像单机计算一样简单”，非常适合提示工程中的动态任务（如多轮提示的并行处理、大规模提示生成）。

2.2 核心概念

（1）Task Parallelism

原理：将函数（Task）提交给Ray集群，Ray自动将其分配到空闲的计算资源上执行。例如，并行调用10个大模型生成提示结果。
适用场景：大规模提示生成（如从1000个种子提示生成10000个变体）、多轮对话的并行处理（如同时处理100个用户的对话轮次）。

（2）Actor Model

原理：Actor是一个有状态的分布式对象，可以接收消息并执行方法。例如，每个Actor加载一个大模型，处理用户的提示请求。
适用场景：实时提示推理（如客服机器人的多轮对话，每个用户对应一个Actor）、大模型的多实例管理（如同时运行多个Llama 2实例，处理不同的提示任务）。

2.3 提示工程中的应用示例：用Ray并行生成提示变体

以下代码演示了如何用Ray的Actor模型实现大规模提示生成，适用于提示工程中的“数据增强”场景（如生成大量提示变体，提升模型的泛化能力）。

（1）环境搭建

需要安装Ray、transformers：

pip install ray transformers

（2）代码实现

import ray
from transformers import pipeline

# 1. 初始化Ray集群（本地或分布式）
ray.init(ignore_reinit_error=True)  # 忽略重复初始化错误

# 2. 定义Actor（加载大模型，处理提示生成）
@ray.remote(num_gpus=1)  # 每个Actor占用1个GPU（根据模型大小调整）
class PromptGeneratorActor:
    def __init__(self, model_name="gpt2-large"):
        # 加载大模型（仅在Actor初始化时加载一次，避免重复加载）
        self.generator = pipeline(
            "text-generation",
            model=model_name,
            device=0  # 使用Actor分配的GPU（num_gpus=1）
        )
    
    def generate(self, prompt, max_length=100):
        # 生成提示结果（线程安全，每个Actor处理一个请求）
        return self.generator(prompt, max_length=max_length)[0]["generated_text"]

# 3. 创建Actor池（根据GPU数量调整）
num_actors = 4  # 假设有4个GPU
actors = [PromptGeneratorActor.remote() for _ in range(num_actors)]

# 4. 定义种子提示（需要生成变体的原始提示）
seed_prompts = [
    "写一首关于秋天的诗：",
    "解释一下提示工程的核心原则：",
    "总结《三体》第一部的剧情：",
    "设计一个简单的机器学习项目流程：",
    "描述未来城市的交通系统：",
    "讲解一下Python中的装饰器："
]

# 5. 并行生成提示变体（每个种子提示生成3个变体）
from itertools import cycle

# 将种子提示分配给Actor池（循环分配）
actor_cycle = cycle(actors)
tasks = []
for prompt in seed_prompts:
    for i in range(3):
        # 向Actor发送生成请求（非阻塞）
        task = next(actor_cycle).generate.remote(f"{prompt} 变体{i+1}:")
        tasks.append(task)

# 等待所有任务完成（阻塞）
results = ray.get(tasks)

# 6. 整理结果并打印
for i, (prompt, variation) in enumerate(zip(seed_prompts * 3, results)):
    if i % 3 == 0:
        print(f"\n=== 原始提示：{prompt} ===")
    print(f"变体{i%3+1}：{variation}")

# 7. 关闭Ray集群
ray.shutdown()

（3）代码解读

Actor定义：@ray.remote(num_gpus=1)装饰器定义了一个Actor，每个Actor占用1个GPU，加载一个大模型。
Actor池：创建4个Actor实例，形成一个池，处理多个提示请求。
并行任务提交：使用actor.generate.remote()向Actor发送非阻塞请求，Ray自动将任务分配到空闲的Actor。
结果获取：ray.get(tasks)等待所有任务完成，返回结果列表。

2.4 优缺点分析

优点	缺点
分布式配置简单（无需手动管理进程组）	对大规模数据处理（如TB级文本）支持不如Spark
支持任务并行与Actor模型，适合动态任务	依赖Ray集群的资源管理（需要部署Ray Cluster）
性能高（Actor的状态保持避免了重复加载模型）	学习曲线较陡（需要理解Actor模型的异步特性）

三、大规模数据处理：Apache Spark的“数据引擎”

3.1 框架简介

Apache Spark是一个大规模数据处理框架，基于弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame，支持批处理、流处理、机器学习等多种任务。它的核心优势是高容错性和高吞吐量，非常适合提示工程中的数据预处理（如从海量文本中提取提示样本）、数据增强（如生成提示的变体）。

3.2 核心概念

（1）RDD（Resilient Distributed Dataset）

原理：RDD是Spark的基本数据结构，代表一个不可变的、分布式的数据集。它可以被拆分为多个分区（Partition），分布在集群的多个节点上并行处理。
适用场景：原始文本数据的处理（如从HTML文件中提取文本内容）、提示样本的过滤（如过滤掉无效的提示）。

（2）DataFrame

原理：DataFrame是结构化的RDD（类似于关系数据库中的表），支持SQL查询、UDF（用户定义函数）等操作。它的优化器（Catalyst）可以自动优化查询计划，提升性能。
适用场景：提示数据的结构化处理（如从CSV文件中读取提示样本，添加标签）、提示特征的提取（如计算提示的长度、关键词频率）。

3.3 提示工程中的应用示例：用Spark处理大规模提示数据集

以下代码演示了如何用Spark DataFrame实现大规模提示数据的预处理，适用于提示工程中的“数据清洗”场景（如从100GB的文本数据中提取有效的提示样本）。

（1）环境搭建

需要安装Spark、PySpark：

pip install pyspark

（2）代码实现

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col, length
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType

# 1. 初始化SparkSession（本地或集群）
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PromptDataProcessing") \
    .master("local[*]")  # 本地运行，使用所有CPU核心
    .getOrCreate()

# 2. 加载大规模文本数据（假设是CSV文件，包含"text"列）
# 注意：实际场景中可以加载HDFS、S3等分布式存储中的数据
df = spark.read.csv(
    "large_prompt_dataset.csv",
    header=True,  # 包含表头
    inferSchema=True  # 自动推断 schema
)

# 3. 定义UDF（提取提示样本）
def extract_prompt(text):
    """从文本中提取提示样本（假设文本是对话记录，如"用户：... 助手：..."）"""
    if not text:
        return ""
    # 分割用户与助手的对话（假设分隔符是"助手："）
    parts = text.split("助手：")
    if len(parts) < 2:
        return ""
    # 提取用户的问题（最后一个"用户："后面的内容）
    user_part = parts[0].split("用户：")[-1].strip()
    return user_part if len(user_part) > 10 else ""  # 过滤短提示

# 注册UDF（支持Spark SQL）
extract_prompt_udf = udf(extract_prompt, StringType())

# 4. 并行处理数据（提取提示样本）
processed_df = df \
    .withColumn("prompt", extract_prompt_udf(col("text"))) \
    .filter(length(col("prompt")) > 10)  # 过滤长度小于10的提示

# 5. 计算提示的统计信息（如长度分布）
prompt_stats_df = processed_df \
    .withColumn("prompt_length", length(col("prompt"))) \
    .groupBy("prompt_length") \
    .count() \
    .orderBy("prompt_length")

# 6. 保存结果（保存为Parquet文件，高效存储）
processed_df.write.parquet(
    "processed_prompts.parquet",
    mode="overwrite",  # 覆盖现有文件
    compression="snappy"  # 使用Snappy压缩，平衡速度与空间
)

# 7. 打印统计信息（仅前10条）
prompt_stats_df.show(10)

# 8. 停止SparkSession
spark.stop()

（3）代码解读

SparkSession初始化：SparkSession.builder用于配置Spark应用，master("local[*]")表示本地运行，使用所有CPU核心。
数据加载：spark.read.csv加载CSV文件，支持分布式存储（如HDFS、S3）。
UDF定义与注册：extract_prompt_udf用于从文本中提取提示样本，注册后可以在DataFrame操作中使用。
数据处理 pipeline：使用withColumn添加提示列，filter过滤无效提示，groupBy计算统计信息。
结果保存：write.parquet将处理后的结果保存为Parquet文件（列式存储，适合大规模数据）。

3.4 优缺点分析

优点	缺点
支持大规模数据处理（TB级以上）	延迟较高（批处理模式不适合实时任务）
高容错性（RDD的 lineage 机制）	对深度学习任务（如模型训练）支持有限
丰富的生态（支持SQL、流处理、机器学习）	资源占用高（需要部署Spark集群）

四、轻量级原型：Dask的“单机分布式”

4.1 框架简介

Dask是一个轻量级并行计算框架，专注于单机多进程或小规模集群的并行处理。它的设计目标是“让并行计算像使用NumPy/Pandas一样简单”，非常适合提示工程中的原型开发（如快速验证提示变体的效果）、小批量数据处理（如处理1GB以下的提示数据）。

4.2 核心概念

（1）延迟计算（Lazy Evaluation）

原理：Dask不会立即执行任务，而是将任务组合成一个任务图（Task Graph），当调用compute()时才会执行。这种方式可以优化任务的执行顺序，提升效率。
适用场景：原型开发（快速调整任务流程）、小批量数据的并行处理（如生成100个提示变体）。

（2）并行集合（Dask Array/Dask DataFrame）

原理：Dask Array模仿NumPy的API，将数组拆分为多个块（Chunk），并行处理；Dask DataFrame模仿Pandas的API，将DataFrame拆分为多个分区（Partition），并行处理。
适用场景：提示数据的数值处理（如计算提示的词向量）、小批量提示的生成（如用Dask DataFrame生成提示变体）。

4.3 提示工程中的应用示例：用Dask并行生成提示变体

以下代码演示了如何用Dask的延迟计算实现小批量提示变体的生成，适用于提示工程中的“原型验证”场景（如快速验证不同提示模板的效果）。

（1）环境搭建

需要安装Dask、transformers：

pip install dask transformers

（2）代码实现

import dask
from dask import delayed
from transformers import pipeline

# 1. 加载大模型（单机多进程）
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 2. 定义生成提示变体的函数（延迟计算）
@delayed
def generate_variation(prompt, variation_num):
    """生成提示的变体（延迟执行）"""
    return generator(
        f"{prompt} 变体{variation_num}:",
        max_length=50
    )[0]["generated_text"]

# 3. 定义种子提示（需要验证的模板）
seed_prompts = [
    "写一首关于冬天的诗：",
    "解释一下大模型的注意力机制：",
    "总结《红楼梦》的主要人物关系："
]

# 4. 构建任务图（每个种子提示生成3个变体）
tasks = []
for prompt in seed_prompts:
    for i in range(1, 4):
        task = generate_variation(prompt, i)
        tasks.append(task)

# 5. 执行任务（并行生成变体）
results = dask.compute(*tasks)

# 6. 整理结果并打印
for i, (prompt, variation) in enumerate(zip(seed_prompts * 3, results)):
    if i % 3 == 0:
        print(f"\n=== 原始提示：{prompt} ===")
    print(f"变体{i%3+1}：{variation}")

（3）代码解读

延迟函数定义：@delayed装饰器将函数标记为延迟执行，调用时不会立即执行，而是返回一个延迟对象。
任务图构建：循环生成每个提示变体的延迟任务，形成任务图。
任务执行：dask.compute(*tasks)执行任务图，并行生成所有提示变体（默认使用多进程）。

4.4 优缺点分析

优点	缺点
轻量级（无需部署集群）	分布式支持有限（适合小规模集群）
容易集成（模仿NumPy/Pandas API）	性能不如Ray/Spark（针对大规模任务）
适合原型开发（快速验证想法）	对大模型的多GPU支持不如PyTorch/DDP

五、大模型专业解决方案：Colossal-AI的“并行引擎”

5.1 框架简介

Colossal-AI是一个专门针对大模型的并行计算框架，由清华大学团队开发。它支持数据并行、模型并行、张量并行、管道并行等多种并行策略，并且集成了ZeRO优化（Zero Redundancy Optimizer），可以大幅减少大模型训练/推理的内存占用。

5.2 核心概念

（1）张量并行（Tensor Parallelism）

原理：将模型的张量（如Transformer的注意力矩阵）拆分为多个部分，分配到不同设备上执行。例如，将注意力矩阵拆分为两部分，分别在GPU 0和GPU 1上计算。
适用场景：超大规模模型的推理（如GPT-3、Llama 3的推理）、大模型的微调（如用小批量数据微调千亿参数模型）。

（2）ZeRO优化

原理：ZeRO将模型参数、梯度、优化器状态分布到多个设备上，避免重复存储。例如，ZeRO-3可以将模型参数分布到所有设备上，每个设备仅存储部分参数，大幅减少内存占用。
适用场景：大模型的训练（如训练千亿参数模型）、大模型的推理（如用有限的GPU资源运行超大规模模型）。

5.3 提示工程中的应用示例：用Colossal-AI运行大模型并行推理

以下代码演示了如何用Colossal-AI的张量并行实现超大规模模型的推理，适用于提示工程中的“实时推理”场景（如用Llama 3 70B模型处理用户的提示请求）。

（1）环境搭建

需要安装Colossal-AI、transformers：

pip install colossalai transformers

（2）代码实现

from colossalai import launch
from colossalai.inference import InferenceEngine
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 1. 配置Colossal-AI（张量并行）
config = {
    "parallel": {
        "tensor": {"size": 2},  # 张量并行大小（使用2个GPU）
        "pipeline": {"size": 1},  # 管道并行大小（不使用）
        "data": {"size": 1}  # 数据并行大小（不使用）
    },
    "inference": {
        "max_new_tokens": 100,  # 生成的最大token数
        "temperature": 0.7  # 温度参数（控制生成的随机性）
    }
}

# 2. 初始化Colossal-AI集群（本地或分布式）
launch(
    config=config,
    rank=0,  # 当前进程的rank（0为主进程）
    world_size=2,  # 2个GPU设备
    host='localhost',  # 主节点地址
    port=29500  # 主节点端口
)

# 3. 加载模型与tokenizer（Llama 3 70B为例）
model_name = "meta-llama/Llama-3-70b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16  # 使用半精度浮点，减少内存占用
)

# 4. 创建推理引擎（张量并行）
engine = InferenceEngine(
    model=model,
    config=config,
    tokenizer=tokenizer
)

# 5. 处理提示请求（并行推理）
prompt = "解释一下提示工程中的“少样本学习”："
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

# 生成结果（张量并行）
outputs = engine.generate(**inputs)

# 6. 解码结果并打印
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Prompt: {prompt}\nResult: {result}")

# 7. 关闭Colossal-AI集群
engine.shutdown()

（3）代码解读

Colossal-AI配置：config中的parallel.tensor.size设置为2，表示使用2个GPU进行张量并行。
模型加载：使用torch.float16加载模型，减少内存占用（Llama 3 70B的半精度模型约占140GB内存，2个GPU各占70GB）。
推理引擎创建：InferenceEngine自动将模型拆分为张量并行模式，处理推理请求。
结果生成：engine.generate并行生成结果，张量并行将模型的计算分布到多个GPU上，提升速度。

5.4 优缺点分析

优点	缺点
专门针对大模型优化（支持多种并行策略）	学习曲线较陡（需要熟悉大模型并行的概念）
内存效率高（集成ZeRO优化）	对小模型的支持不如PyTorch/DDP
性能好（张量并行提升大模型推理速度）	社区成熟度不如TensorFlow/PyTorch

六、并行计算框架的选择策略

场景	推荐框架	原因
大模型微调（数据并行）	PyTorch DDP/TensorFlow MirroredStrategy	深度集成深度学习，支持数据并行，社区成熟
大规模提示生成（任务并行）	Ray	支持Actor模型，动态任务处理，分布式配置简单
大规模数据预处理（批处理）	Apache Spark	高容错性，支持TB级数据处理，丰富的生态
原型开发（小批量数据）	Dask	轻量级，容易集成，适合快速验证
超大规模模型推理（张量并行）	Colossal-AI	专门针对大模型优化，内存效率高，支持张量并行

七、未来趋势：并行计算与提示工程的融合

7.1 自动并行（Auto Parallelism）

未来，并行计算框架将更加智能化，能够自动识别提示工程任务中的可并行部分，无需手动配置。例如，TensorFlow的AutoShard和PyTorch的**FullyShardedDataParallel（FSDP）**已经支持自动数据并行和模型并行，未来将扩展到提示工程的任务并行（如自动拆分多轮对话的子任务）。