パイプライン並列とは、巨大なニューラルネットワークの層を複数のデバイスに分割し、データを連続して処理することで効率的に学習・推論を行う分散処理手法です。単一のGPUに乗り切らない大規模モデルを扱う際に欠かせない技術です。
パイプライン並列とは
パイプライン並列とは、巨大なニューラルネットワークのレイヤー（層）を複数の計算機やGPUに分割して配置し、流れるようなデータ処理によって全体の計算時間を短縮する並列化手法です。
詳しく解説
大規模言語モデルなどの巨大なAIモデルは、単一のハードウェアメモリに収まりきりません。パイプライン並列では、モデルの連続する層をステージごとに分割し、GPU 0が処理した出力を次のGPU 1へ渡すというように連携させます。これにより、メモリの制約をクリアしつつ大規模な学習が可能になります。ただし、前のステージの完了を待つ時間（バブル）が発生するため、効率的なスケジュール管理が重要になります。
具体例・使われ方
数十億から数千億パラメータを持つ大規模言語モデルの事前学習やファインチューニングにおいて、メモリ不足を解消するために利用されます。
似た用語との違い
データを分割して処理するデータ並列や、モデルの行列演算自体を分割するテンソル並列とは異なり、モデルの層（レイヤー）ごとに担当を分ける点が特徴です。
注意点
処理の待ち時間であるバブルが発生するため、ハードウェア間の通信コストやスケジュールの最適化を怠ると、並列化の恩恵が十分に得られない点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月3日 11:11