LLM Context Parallel 生产实战:用 Sequence Sharding、Ring/Ulysses 通信与因果负载均衡突破长上下文瓶颈
深入讲解长上下文训练中 Context Parallel 的核心原理、Ring Attention 与 Ulysses 通信选型、因果负载均衡策略及生产上线门禁,帮助团队在多 GPU 环境下降低激活显存占用,稳定将上下文长度从 8K 扩展到 128K 以上。
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深入讲解长上下文训练中 Context Parallel 的核心原理、Ring Attention 与 Ulysses 通信选型、因果负载均衡策略及生产上线门禁,帮助团队在多 GPU 环境下降低激活显存占用,稳定将上下文长度从 8K 扩展到 128K 以上。
MoE 模型稀疏激活不等于推理天然高效。本文拆解 Expert Parallel 的 All-to-All 通信、专家热点与动态副本机制,给出从负载画像到拓扑放置、容量门禁的完整生产治理方案。