在大模型中，并发是指系统同时处理多个任务或请求的能力，核心目标是提升计算效率、降低响应延迟，并充分利用硬件资源（如GPU/TPU的并行计算能力）。 其实现依赖于分布式计算框架、动态批处理等技术，尤其适合高吞吐量的推理或训练场景。

1. 并发的技术基础
   大模型的并发通常通过两种方式实现：

   • 数据并行：将大规模数据集拆分到多个计算节点，同步训练相同的模型副本，梯度聚合后更新参数，加速训练过程。
   • 请求并行：在推理阶段，系统将多个用户请求动态合并为批次（如NVIDIA的TensorRT批处理），通过GPU的SIMD架构一次性处理，显著提升吞吐量。

2. 关键应用场景

   • 在线服务：如ChatGPT需同时响应全球用户提问，并发设计避免排队等待，确保低延迟。
   • 分布式训练：千亿参数模型需数百块GPU协同计算，并发调度减少硬件闲置时间。

3. 挑战与优化方向

   • 负载均衡：避免部分节点过载，需智能任务分配算法。
   • 内存管理：并发任务可能争抢显存，需优化缓存策略或使用内存卸载技术。

大模型的并发能力直接决定了其实际应用效率，未来随着硬件升级和算法改进（如异步训练、稀疏化计算），并发的性能边界还将进一步突破。