Song song chuyên gia là một phương pháp học tập và suy luận phân tán, trong đó mỗi chuyên gia (mạng con chuyên gia) của mô hình Hỗn hợp các chuyên gia (MoE) được phân phối trên nhiều GPU và được tính toán song song.
Song song chuyên gia là phương pháp học tập và suy luận phân tán sử dụng mô hình MoE (Hỗn hợp các chuyên gia) để song song hóa các phép tính bằng cách chia và sắp xếp nhiều chuyên gia trên nhiều GPU hoặc nút thay vì đặt chúng trên một thiết bị duy nhất. Tiêu chuẩn ngành là cấu hình kết hợp kết hợp song song dữ liệu và song song tensor. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, một cạm bẫy trong lĩnh vực này là nếu mã thông báo được phân phối không đồng đều cho các chuyên gia thì tải giữa các GPU sẽ không cân bằng và chi phí liên lạc có thể sẽ trở thành nút cổ chai. Sự đồng thuận chung là việc học và suy luận của các mô hình MoE quy mô lớn yêu cầu cụm nhiều GPU với kết nối tốc độ cao (NVLink hoặc InfiniBand), và trong khi đào tạo rẻ hơn so với mô hình dày đặc, chi phí bộ nhớ và truyền thông trong quá trình suy luận có xu hướng tăng. Phương pháp lựa chọn tiêu chuẩn trong lĩnh vực này là sử dụng lại triển khai khung mã nguồn mở hiện có sau khi xác định quy mô mô hình và băng thông truyền thông của cơ sở hạ tầng hiện có.