Tensor Parallelism vs. Pipeline Parallelism: KI-Modellparallelisierung auf mehreren GPUs

Parallelisierung von KI-Modellen auf mehreren GPUs: Tensor Parallelism vs. Pipeline Parallelism

Moderne KI-Modelle werden immer größer und überschreiten oft den Speicher (VRAM) einer einzelnen GPU. Um diese Modelle dennoch trainieren oder ausführen zu können, ist die Parallelisierung auf mehrere GPUs unerlässlich. Zwei Hauptstrategien haben sich etabliert: Tensor Parallelism (TP) und Pipeline Parallelism (PP). Beide verteilen die Berechnung, jedoch auf grundlegend unterschiedliche Weise, mit unterschiedlichen Auswirkungen auf Latenz, Durchsatz und Hardwareanforderungen. Dieser Artikel erklärt die Funktionsweise, die Overheads und die optimalen Einsatzszenarien beider Ansätze.

Pipeline Parallelism (PP): Aufteilung nach Schichten

Beim Pipeline Parallelism wird das Modell vertikal aufgeteilt: Die Schichten (Layer) des neuronalen Netzes werden auf verschiedene GPUs verteilt. GPU 0 bearbeitet beispielsweise die ersten 10 Schichten, GPU 1 die nächsten 10 und so weiter. Die Daten durchlaufen die GPUs wie ein Fließband. GPU 0 berechnet ihre Schichten und übergibt die Aktivierungen an GPU 1. Dies führt zu einem inhärenten Problem: dem Pipeline-Bubble. Da jede GPU auf die Ergebnisse der vorherigen warten muss, entstehen Leerlaufzeiten. In einer einfachen Konfiguration sind die GPUs oft untätig, während sie auf Daten warten, was die Gesamteffizienz verringert. Dieser Nachteil wird jedoch bei der Verarbeitung von Batches (mehrere Anfragen gleichzeitig) abgemildert. Wenn viele Anfragen nacheinander eingehen, kann die Pipeline gefüllt werden: Während GPU 1 noch Anfrage A bearbeitet, arbeitet GPU 0 bereits an Anfrage B. Dadurch werden die Leerlaufzeiten maskiert und der Durchsatz steigt erheblich. PP eignet sich daher besonders für Szenarien mit hohem Batch-Throughput, bei denen die Latenz einer einzelnen Anfrage weniger kritisch ist.

Tensor Parallelism (TP): Aufteilung der Matrizen

Im Gegensatz dazu teilt Tensor Parallelism das Modell horizontal auf, indem die einzelnen Matrixoperationen innerhalb jeder Schicht auf mehrere GPUs verteilt werden. Jede GPU besitzt nur einen Teil (Shard) der Gewichte jeder Schicht. Um das endgültige Ergebnis einer Schicht zu berechnen, müssen alle GPUs zusammenarbeiten: Sie führen Teilberechnungen durch und kombinieren diese dann über eine Synchronisationsoperation namens All-Reduce. Dies erfordert eine ständige Kommunikation zwischen den GPUs – bei praktisch jeder Schicht. Der daraus resultierende Kommunikations-Overhead ist der entscheidende Faktor für die Leistung von TP. Die Geschwindigkeit dieser Kommunikation hängt stark von der verwendeten Interconnect-Technologie ab. NVLink, eine dedizierte Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen GPUs, ermöglicht Datenübertragungen in wenigen Mikrosekunden, sodass der Overhead vernachlässigbar ist. Bei Verwendung des langsameren PCIe-Busses wird der Datentransfer jedoch zum Flaschenhals. Die Bandbreite von PCIe ist deutlich geringer als die der GPU-internen Speicher. Die Zeit, die mit dem Warten auf Datenaustausch verbracht wird, kann einen erheblichen Anteil der gesamten Berechnungszeit ausmachen – oft zwischen 25 % und 50 % in Extremfällen. Dies kann die Vorteile der Parallelisierung zunichtemachen. Ein typischer All-Reduce über PCIe kann mehrere Millisekunden dauern, während die eigentliche Berechnung nur wenige Mikrosekunden benötigt. Ohne NVLink ist TP daher oft ineffizient.

Vergleich und Overhead

Fazit

Die Wahl zwischen Tensor Parallelism und Pipeline Parallelism hängt maßgeblich von der verfügbaren Hardware und den Leistungszielen ab. Wenn GPUs über NVLink verbunden sind und die Latenz einer einzelnen Anfrage minimiert werden soll, ist TP die überlegene Wahl. Es ermöglicht eine feinkörnige Parallelisierung und niedrige Latenzen, erfordert aber eine sehr schnelle Interconnect. Stehen dagegen nur PCIe-Verbindungen zur Verfügung oder wird das Modell über mehrere Server verteilt, ist PP die robustere und effizientere Option. Der Pipeline-Bubble wird durch Batchen gemildert, und der Kommunikationsoverhead bleibt gering. In der Praxis werden oft beide Verfahren kombiniert (z. B. TP innerhalb eines Nodes mit NVLink und PP zwischen Nodes über Netzwerk), um die Vorteile beider Welten zu nutzen. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die effiziente Nutzung von Multi-GPU-Systemen in der KI.