コンテキスト並列 (Context Parallelism)
読み: こんてきすとへいれつ
最終更新: 2026-07-22・AI PICKS編集部
定義
コンテキスト並列とは、LLMの学習・推論において長大な入力系列をGPU間で分割し同時処理する並列化手法のこと。
コンテキスト並列 (Context Parallelism)とは — 詳しく解説
コンテキスト並列は、モデル層を分割するテンソル並列やパイプライン並列とは異なり、入力系列(シーケンス)そのものを複数デバイスに分割して処理する並列化手法で、長文書や動画・音声など長大なコンテキストを扱う大規模モデルの学習・推論で広く採用されているとされる。Attentionの計算量が系列長の2乗で増えるため、系列分割によりメモリと計算を分散できる点が利点とされる一方、デバイス間の通信オーバーヘッドが大きくボトルネックになりやすいことが実運用で指摘されている。2026年時点では、超長文書解析やエージェントの長期記憶処理など「文脈をどれだけ保持できるか」が競争軸になっており、クラウドGPUの利用コストは系列長に比例して増える傾向があるため、現場では必要な文脈長とコストのバランスを見極めた上で採用可否を判断することが重要とされる。
コンテキスト並列 (Context Parallelism)の使用例
- 1Mトークン級の超長文書要約や動画解析エージェントの学習で、コンテキスト並列によるGPU分散処理が採用されているとされる。
- 「この100万トークンの技術文書全体を読み込み、章ごとの矛盾点を洗い出して」という長文プロンプトはコンテキスト並列対応基盤で処理されやすいとされる。
コンテキスト並列 (Context Parallelism)に関連するAIツール
関連用語
「インフラ・学習」の他の用語
既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。
データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。
ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。
Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。
入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。
LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。
AI用語辞典をすべて見てみませんか
12カテゴリ・863語以上を体系的に整理しています
辞典トップへ