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<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;テンソル並列&quot;,&quot;local&quot;:&quot;tensor-parallelism&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;シャード化されたモデルを読み込む&quot;,&quot;local&quot;:&quot;load-a-sharded-model&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;読み込みパフォーマンス&quot;,&quot;local&quot;:&quot;loading-performance&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;制約事項&quot;,&quot;local&quot;:&quot;limitations&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;モデルにテンソル並列性を追加する&quot;,&quot;local&quot;:&quot;add-tensor-parallelism-to-a-model&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Colwise と rowwise&quot;,&quot;local&quot;:&quot;colwise-and-rowwise&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;融合された投影&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fused-projections&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;除外する項目&quot;,&quot;local&quot;:&quot;what-to-leave-out&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;制約と検証&quot;,&quot;local&quot;:&quot;constraints-and-verification&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/>
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		<!--17gkrup--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Tensor parallelism&quot;,&quot;local&quot;:&quot;tensor-parallelism&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Load a sharded model&quot;,&quot;local&quot;:&quot;load-a-sharded-model&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Loading performance&quot;,&quot;local&quot;:&quot;loading-performance&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Limitations&quot;,&quot;local&quot;:&quot;limitations&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Add tensor parallelism to a model&quot;,&quot;local&quot;:&quot;add-tensor-parallelism-to-a-model&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Colwise and rowwise&quot;,&quot;local&quot;:&quot;colwise-and-rowwise&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;Fused projections&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fused-projections&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;What to leave out&quot;,&quot;local&quot;:&quot;what-to-leave-out&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;Constraints and verification&quot;,&quot;local&quot;:&quot;constraints-and-verification&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div dir="ltr" class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span dir="auto">Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="tensor-parallelism" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#tensor-parallelism"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->テンソル並列<!----></span></h1><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook?section=tensor_parallelism" rel="nofollow">テンソル並列性</a>は、モデルの重み行列をデバイス間で分割します。各デバイスは、各レイヤーの列方向（<code>"colwise"</code>）または行方向（<code>"rowwise"</code>）のスライスを保持し、部分結果を計算します。レイヤーの境界での <code>AllReduce</code> または <code>AllGather</code> により、部分結果が結合されて完全な出力が生成されます。<a href="./context_parallelism">コンテキスト並列性</a> とは異なり、デバイスごとの<em>重み</em>メモリを削減するため、モデルが1つのデバイスに収まらない場合に有効です。他の戦略との比較については、<a href="../training/distributed_inference">分散推論</a>を参照してください。</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="load-a-sharded-model" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#load-a-sharded-model"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->シャード化されたモデルを読み込む<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>Pass a <a href="/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/parallel#diffusers.TensorParallelConfig">TensorParallelConfig</a> to the <code>parallel_config</code> argument of the model’s <a href="/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained">from_pretrained()</a>. <code>tp_degree</code> is the number of devices to shard across and must divide the model’s number of attention heads. The model’s class must define a <code>_tp_plan</code>, which maps module names to a sharding style. To check whether a model supports tensor parallelism, look for this attribute on its class, such as <a href="/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel">Flux2Transformer2DModel</a>.</p> <p>別のモデルにプランを追加するには、<a href="#add-tensor-parallelism-to-a-model">モデルにテンソル並列性を追加する</a>を参照してください。</p> <p>この方法で読み込むと、チェックポイントが読み込まれる際にシャード化されます。各ランクは各重みの自分のスライスのみを読み取り、それを直接その GPU に配置するため、どのランクもフルサイズの重みを保持することはありません。ランクあたりのメモリは、<code>tp_degree</code> が増加するにつれて減少します。</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-keyword">import</span> os
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">from</span> torch <span class="hljs-keyword">import</span> distributed <span class="hljs-keyword">as</span> dist
<span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DiffusionPipeline, Flux2Transformer2DModel, TensorParallelConfig

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">main</span>():
    dist.init_process_group(backend=<span class="hljs-string">&quot;nccl&quot;</span>)
    rank, world_size = dist.get_rank(), dist.get_world_size()
    <span class="hljs-comment"># torchrun sets LOCAL_RANK to this process&#x27;s GPU index on its node</span>
    local_rank = <span class="hljs-built_in">int</span>(os.environ[<span class="hljs-string">&quot;LOCAL_RANK&quot;</span>])
    device = torch.device(<span class="hljs-string">f&quot;cuda:<span class="hljs-subst">{local_rank}</span>&quot;</span>)
    torch.cuda.set_device(device)

    <span class="hljs-comment"># Each rank reads only its own shard of every planned weight, straight onto its own GPU.</span>
    transformer = Flux2Transformer2DModel.from_pretrained(
        <span class="hljs-string">&quot;black-forest-labs/FLUX.2-dev&quot;</span>,
        subfolder=<span class="hljs-string">&quot;transformer&quot;</span>,
        dtype=torch.bfloat16,
        parallel_config=TensorParallelConfig(tp_degree=world_size),
    )

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        <span class="hljs-string">&quot;black-forest-labs/FLUX.2-dev&quot;</span>, transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16
    )
    <span class="hljs-comment"># The transformer is already on its device; move the remaining components individually. Do not call</span>
    <span class="hljs-comment"># `pipeline.to(device)` — that would move every rank&#x27;s shards onto the same device.</span>
    pipeline.text_encoder.to(device)
    pipeline.vae.to(device)

    generator = torch.Generator().manual_seed(<span class="hljs-number">42</span>)
    image = pipeline(prompt=<span class="hljs-string">&quot;a cat holding a sign that says hello&quot;</span>, generator=generator).images[<span class="hljs-number">0</span>]
    <span class="hljs-keyword">if</span> rank == <span class="hljs-number">0</span>:
        image.save(<span class="hljs-string">&quot;output.png&quot;</span>)
    dist.destroy_process_group()

<span class="hljs-keyword">if</span> __name__ == <span class="hljs-string">&quot;__main__&quot;</span>:
    main()<!----></pre></div><!----> <p>スクリプトを<code>tensor_parallel_flux2.py</code>として保存し、<code>torchrun</code>で起動します。</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-shell "><!---->torchrun --nproc-per-node 4 tensor_parallel_flux2.py<!----></pre></div><!----> <p>スクリプトは<code>tp_degree</code>を<code>world_size</code>に設定するため、<code>--nproc-per-node 4</code>によりtransformerが4つのGPUにシャードされます。</p> <p>トランスフォーマーのみがシャーディングされます。各ランクはテキストエンコーダーの完全なコピーを保持するため、各GPUにはテキストエンコーダーとトランスフォーマーの割り当て分を収めるのに十分なメモリが必要です。</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="loading-performance" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#loading-performance"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->読み込みパフォーマンス<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><code>parallel_config</code> を使用して読み込むと、フルモデルを読み込んだ後に <code>enable_parallelism()</code> を呼び出す場合よりも、ランクあたりの CPU メモリ使用量が少なく、読み込みが高速になります。下表は、4x A10G (23GB) 上で <a href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev" rel="nofollow">black-forest-labs/FLUX.2-dev</a> (transformer のみ、32B パラメータ、bf16) について得られた結果を示しています。</p> <table><thead><tr><th>tp_degree</th><th>メソッド</th><th>読み込み時間</th><th>ピークCPU/ランク</th></tr></thead><tbody><tr><td>4</td><td><code>from_pretrained(parallel_config=...)</code></td><td>12.5s</td><td>6.8GB</td></tr><tr><td>4</td><td><code>from_pretrained</code> + <code>enable_parallelism</code></td><td>30.4s</td><td>64.1GB</td></tr></tbody></table> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="limitations" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#limitations"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->制約事項<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>Tensor parallelismは一部の読み込みオプションや機能と互換性がなく、シャード化されたモデルを保存することはできません。</p> <ul><li><code>parallel_config</code> を使用したテンソル並列での読み込みは、<code>device_map</code>、<code>quantization_config</code>、<code>low_cpu_mem_usage=False</code>、<code>use_flashpack=True</code>、または非 safetensors 形式の重みとは互換性がありません。これらを使用すると、完全なチェックポイントを静かに読み込む代わりに、エラーが発生します。</li> <li>テンソル並列性を量子化、オフロード、またはLoRAアダプターと組み合わせると、モデルがどのようにシャーディングされていても、エラーが発生します。</li> <li>メモリに既に読み込まれているモデルをシャーディングするには、同じ設定で<code>enable_parallelism()</code>を呼び出します。この場合、まずモデル全体を読み込んでからシャーディングを行うため、すべてのランクで完全なチェックポイントのメモリが必要です。<code>parallel_config</code>で読み込むと、このコストを回避できます。</li> <li>テンソル並列モデルを保存すると、<a href="/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained">save_pretrained()</a>でエラーが発生します。シャーディングする前にモデルを保存してください。</li></ul> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="add-tensor-parallelism-to-a-model" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#add-tensor-parallelism-to-a-model"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->モデルにテンソル並列性を追加する<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>このセクションは、Diffusersモデルにテンソル並列性のサポートを追加したいコントリビューター向けです。</p> <p>Tensor parallelism は、モジュール名とシャーディングスタイルを対応付けるクラス属性である <code>_tp_plan</code> を定義しているモデルでのみ機能します。この定義を作成する際は、主に、隠れ次元を <em>拡張</em> する射影と、それを元に戻して <em>縮小</em> する射影をペアにする必要があります。</p> <p>各キーには<code>*</code>を最大1つまで含めることができ、<code>*</code>の前の部分は<a href="https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ModuleList.html" rel="nofollow"><code>nn.ModuleList</code></a>に解決されなければなりません。これにより、1つのエントリがすべてのブロックをカバーします。<code>*</code>を含まないキーはモデル自体に適用されます。パスはモデルを基準とした相対パスです。</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="colwise-and-rowwise" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#colwise-and-rowwise"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Colwise と rowwise<!----></span></h3><!--]--><!----> <table><thead><tr><th>スタイル</th><th>シャード</th><th>各ランク</th><th>用途</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>"colwise"</code></td><td>出力特徴(<code>weight</code>の次元0)</td><td>出力のスライスを計算します</td><td><code>to_q</code>、<code>to_k</code>、<code>to_v</code>、FFN の入力射影</td></tr><tr><td><code>"rowwise"</code></td><td>入力特徴(<code>weight</code> 次元 1)</td><td>部分和を計算します</td><td><code>to_out.0</code>、FFN 出力投影</td></tr><tr><td><code>"rowwise_split_input"</code></td><td>入力特徴(<code>weight</code> 次元 1)</td><td>レプリケートされた入力のスライスから部分和を計算します</td><td>入力値が複製された独立した投影。例えば、タイムステップ埋め込みを読み込む AdaLN 変調投影など</td></tr></tbody></table> <p><code>"colwise"</code> と <code>"rowwise"</code> は、必ずこの順序でペアにしてください。<code>"colwise"</code> 投影は出力をシャードしたまま残し、続く <code>"rowwise"</code> 投影はそのシャードを直接消費し、ブロック境界での単一の <code>AllReduce</code> によって結果が再構築されます。このペアを他の方法でシャードすると、中間で gather が発生し、通信量が大幅に増加します。</p> <p>Attention において、列方向の Q、K、V 投影により、各ランクにヘッドのサブセットが割り当てられるため、<code>tp_degree</code> はヘッド数で割り切れる必要があります。エンコーダストリームの複製（<code>add_q_proj</code>、<code>to_add_out</code>、<code>ff_context</code>）は、画像ストリームの対応する部分と同じパターンに従います。</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="fused-projections" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#fused-projections"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->融合された投影<!----></span></h3><!--]--><!----> <p>1つの<code>Linear</code>がシャード対象の次元に沿って複数の論理テンソルをパックしている場合、単純な<code>"colwise"</code>/<code>"rowwise"</code>スライスでは連結を横断してそのままスライスされてしまい、各パーツがずれてしまいます。代わりに<code>PackedColwiseParallel</code>/<code>PackedRowwiseParallel</code>を使用してください。これにより、各パックされたブロックが独立してシャードされます。</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-comment"># in src/diffusers/models/transformers/your_model.py</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> ...hooks.tensor_parallel <span class="hljs-keyword">import</span> PackedColwiseParallel, PackedRowwiseParallel<!----></pre></div><!----> <p><code>blocks</code> は、パックされた次元を割り切れる整数のリストを指定します。例えば、等しい半分を持つ SwiGLU の gate と up projection には <code>[1, 1]</code> を、<code>mlp_ratio=3</code> を持つ融合された Q、K、V、gate、up projection には <code>[1, 1, 1, 3, 3]</code> を使用します。</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-string">&quot;transformer_blocks.*.ff.linear_in&quot;</span>: PackedColwiseParallel([<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>]),<!----></pre></div><!----> <p>ブロックサイズが設定ファイルからのみ判明する場合、<code>blocks</code>を省略し、代わりに<code>__init__</code>の時点で<code>Linear</code>に絶対サイズを<code>_tp_packed_col_blocks</code>または<code>_tp_packed_row_blocks</code>として保存してください。</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-comment"># in the attention module&#x27;s __init__</span>
<span class="hljs-variable language_">self</span>.to_out._tp_packed_row_blocks = [<span class="hljs-variable language_">self</span>.inner_dim, <span class="hljs-variable language_">self</span>.mlp_hidden_dim]<!----></pre></div><!----> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600  " title="code excerpt" type="button"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----> <div class=" absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0 "><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent;"></div> コピーしました</div><!----></button><!----></div> <pre class="language-py "><!----><span class="hljs-comment"># in the model&#x27;s _tp_plan</span>
<span class="hljs-string">&quot;single_transformer_blocks.*.attn.to_out&quot;</span>: PackedRowwiseParallel(),<!----></pre></div><!----> <p><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py" rel="nofollow"><code>transformer_flux2.py</code></a> の計画では、両方の形式を使用しています。ダブルストリームの SwiGLU ペアは <code>blocks</code> を直接渡します。融合されたシングルストリームの QKV および MLP 投影は、<code>mlp_ratio</code> および <code>mlp_mult_factor</code> に依存するため、そのサイズを <code>Flux2ParallelSelfAttention.__init__</code> 内の <code>Linear</code> に保存します。</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="what-to-leave-out" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#what-to-leave-out"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->除外する項目<!----></span></h3><!--]--><!----> <p>計画に含まれていないモジュールは、すべてのランクに複製されます。正規化レイヤー、パッチおよびテキストの埋め込み、そして最終的な<code>norm_out</code>と<code>proj_out</code>は除外してください。これらはサイズが小さいため、シャーディングしてもメモリ削減の効果は限定的であり、通信コストが増加します。AdaLNのモジュレーション（<code>img_mod</code>と<code>txt_mod</code>）も、通常は小さいため除外して問題ありません。MiniMax-H3の<code>adaln_proj.linear</code>のようにサイズが大きい場合は、<code>"rowwise_split_input"</code>でシャーディングしてください。</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="constraints-and-verification" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#constraints-and-verification"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->制約と検証<!----></span></h3><!--]--><!----> <ul><li><code>tp_degree</code>は<code>config.num_attention_heads</code>で割り切れる必要があります。</li> <li>すべてのパックされたブロックは、合計値だけでなく、<em>それぞれ個別に</em><code>tp_degree</code>で割り切れる必要があります。</li></ul> <p><a href="/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained">from_pretrained()</a> と <code>enable_parallelism()</code> は、重みの読み込みやシャーディングを行う前に、両方をチェックします。</p> <p>目視ではなく数値的に新しいプランを検証します。固定のシードで単一デバイス上で生成し、次にテンソル並列環境下で再度生成して、出力を比較します。<code>"colwise"</code>/<code>"rowwise"</code>の配置が誤っていても、通常は実行され、妥当に見えますが誤った画像が生成されます。</p> <blockquote class="tip"><p>類似アーキテクチャの既存のプランから開始します。</p> <ul><li><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py" rel="nofollow"><code>transformer_qwenimage.py</code></a> には融合された投影が含まれていないため、すべてのエントリは単なる <code>"colwise"</code> または <code>"rowwise"</code> です。</li> <li><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux.py" rel="nofollow"><code>transformer_flux.py</code></a>は、1つのパックされた行方向の射影を追加します。</li> <li><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py" rel="nofollow"><code>transformer_flux2.py</code></a> は、両方のパックスタイルを使用しています。</li></ul></blockquote> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/en/optimization/tensor_parallelism.md" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
			
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