本文主要是介绍什么是张量并行TP，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个参数是用于设置在进行张量并行（Tensor Parallelism，简称TP）时使用的GPU数量。张量并行是一种在多个GPU上分布和并行计算深度学习模型的方法，特别是用于大型模型，这些模型太大以至于不能在单个GPU的内存中完全容纳。
参数--tp TP中的TP表示参与张量并行的GPU数量。这里有几个关键点需要注意：
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2^n：这意味着GPU的数量必须是2的幂次方，比如1、2、4、8、16等。这是因为张量并行通常在多个GPU上以一种树状结构或线性结构分布数据，2的幂次方可以方便地进行这种分布。
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Default: 1：默认情况下，如果不设置这个参数，那么就只有1个GPU用于计算，也就是说没有启用张量并行。
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Type: int：这个参数需要一个整数作为输入，表示使用的GPU数量。
通俗来说，如果你有一个非常大的神经网络模型，单个GPU的内存无法装下所有的模型参数，你就可以使用多个GPU来共同存储和计算这个模型。启用张量并行后，模型的不同部分会被分配到不同的GPU上，多个GPU协同工作，共同完成模型的训练或推理任务。而--tp TP参数就是用来告诉系统，你打算使用多少个GPU来共同完成这个任务。
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