大语言模型如何突破百万 Token 上下文窗口？—— 解析上下文并行与环形注意力技术

引言：上下文长度与硬件扩展性的博弈

Introduction: Context Length and Hardware Scalability 01

短短几年内，大语言模型（LLM）的上下文窗口已实现爆发式增长 —— 从最初的 4k Token 跃升至千万级。Meta 的 Llama 4 Scout 支持 1000 万 Token，是 Llama 3（128k Token）的 78 倍；Google 的 Gemini 3 Pro 可处理 100 万 Token，Claude 4 也在测试版中支持 100 万 Token 上下文。

这一突破意味着模型可单次处理完整代码库、数百篇研究论文或数日时长的对话历史。但核心问题随之而来：上下文长度的增长速度已远超硬件承载能力。

以 32 位精度训练一个 4050 亿参数的模型，仅模型本身就需约 6.5TB 内存；再叠加梯度、优化器状态以及随上下文长度呈二次方增长的激活值，即便是单台配备 2.3TB HBM3e 内存的 B300 服务器也难以支撑。

关键数据换算：

• 模型参数：每 10 亿参数约占用 2GB 内存
• 梯度数据：与参数占用内存规模相当
• 优化器状态：参数内存规模的 2-3 倍
• 激活值：随上下文长度增长（注意力机制中呈二次方增长）

这迫使训练过程需跨数十甚至数百台 NVIDIA Blackwell GPU 进行多节点分布式部署，也正因如此，数据中心内的 NVIDIA NVLink（带宽 1.8TB/s）和 InfiniBand 成为不可或缺的核心网络技术。而真正的挑战并非简单拆分工作负载，而是 GPU 间拆分后产生的通信瓶颈。

并行计算基础原理
Parallelism Fundamentals 02

当模型或数据集规模超出单 GPU 承载能力时，并行计算策略通过拆分工作负载实现扩展，每种方案均以通信开销换取内存压力缓解：

数据并行：

完整模型加载至每台 GPU，训练数据拆分到不同设备，各 GPU 处理不同批次数据，每步训练后同步梯度。适用于模型较小、计算为瓶颈而非内存的场景。

• 模型并行：当模型规模超出单 GPU 承载时，将模型拆分到多台 GPU，不同层在不同 GPU 上顺序运行。对 4050 亿参数等超大规模架构至关重要，但会产生 “流水线气泡”—— 部分 GPU 需等待上游层计算完成而闲置。
• 张量并行：当单个运算（如矩阵乘法）也无法在单 GPU 上完成时，将运算按行或列拆分到多台设备，再通过全归约（all-reduce）操作合并结果。适用于模型层规模超出单 GPU 内存的超大规模训练场景。
• 局限性：当模型规模庞大且上下文窗口扩展至百万 Token 级时，即便张量并行也难以应对。注意力机制的二次方内存增长特性，导致激活值成为内存占用的主导因素 ——128k Token 上下文所需的激活值内存，是 8k Token 场景的 16 倍。

上下文并行 vs 序列并行
Context Parallelism vs Sequence Parallelism 03

序列并行与上下文并行均通过跨设备拆分序列解决内存约束，但应用范围与适用场景存在本质差异：

• 序列并行：与张量并行配合使用，仅将非矩阵乘法运算（如层归一化、dropout）按序列维度拆分，每台设备处理张量并行未覆盖运算的部分激活值。虽能扩展序列长度支持，但受限于注意力机制的二次方内存增长，在 128k Token 以上场景仍面临瓶颈。
• 上下文并行:将完整序列拆分到所有模块，而非仅针对非矩阵乘法运算 —— 包括注意力机制在内的所有操作均处理拆分后的序列片段。通过分散海量激活值的内存占用，实现百万 Token 级上下文的训练。
  注意力机制的核心挑战

多数模型运算可独立处理单个 Token，并行化实现相对简单。但注意力机制截然不同：每个 Token 需与序列中所有其他 Token 进行关联计算。当序列拆分到多台 GPU 后，如何让 GPU 1 上的 Token 与 GPU 2 上的 Token 进行注意力交互，且不导致整体计算停滞？

这正是环形注意力（Ring Attention）技术的核心价值 —— 支持数据中心内多节点、多 GPU 的 LLM 训练与推理。

之字形环形注意力：计算与通信的重叠优化
Zig Zag Ring Attention: Overlapping Communication and Computation 04

环形注意力通过将 GPU 组织成环形拓扑，解决跨设备注意力计算问题，具体流程如下：

1. 每台 GPU 存储序列的查询（Q）、键（K）、值（V）张量片段；
2. 利用本地 K、V 张量计算自身 Q 片段的注意力；
3. 将本地 K、V 张量传递给环形拓扑中的下一台 GPU；
4. 接收环形拓扑中前一台 GPU 传递的 K、V 张量；

重复上述步骤，直至所有 Q Token 完成与所有 K/V Token 的注意力计算。

环形注意力的核心优势

实现计算与通信的重叠：当 GPU 1 利用当前 K/V 片段进行注意力计算时，可同步接收来自 GPU 0 的下一批 K/V 片段。这种设计将通信延迟隐藏在计算过程中，避免了 GPU 等待完整序列数据再启动计算的停滞问题。

在 GPT 等自回归模型中，Token 仅需关注前文 Token 而非后续 Token，这会导致负载不均衡 —— 部分 GPU 出现闲置。之字形环形注意力通过 “交错式” 序列拆分替代 “顺序式” 块拆分，解决了这一问题：GPU 0 处理 Token [0, 4, 8...]，GPU 1 处理 [1, 5, 9...]，以此类推。这种方式确保每台 GPU 均能均衡分配早期与晚期 Token，在因果注意力计算中实现 GPU 负载均衡，避免环形拓扑中的设备闲置。

该设计在保持环形通信结构的同时，即便在因果掩码场景下也能实现近乎完美的 GPU 利用率。其代价是索引逻辑略为复杂，但在大规模训练场景下的性能收益极为显著。

上下文并行与环形注意力常见问题解答
FAQ for Context Parallelism and Ring Attention 05

1. Transformer 模型中的上下文并行是什么？
   上下文并行通过将输入序列拆分到多台 GPU，解决训练过程中的内存约束。与张量并行或数据并行不同，它将序列维度拆分到所有模型模块，支持训练超出单 GPU 内存容量的百万 Token 级上下文。
   2. 环形注意力如何缓解 GPU 内存瓶颈？
   环形注意力将 GPU 组织成环形拓扑，每台设备在利用已有数据进行注意力计算的同时，向下一台设备传递键值对。这种计算与通信的重叠设计，使全对全（all-to-all）注意力计算无需等待完整序列数据，避免了 GPU 停滞。
   3. 序列并行与上下文并行的核心区别是什么？
   序列并行仅拆分非矩阵乘法运算（如层归一化），需与张量并行配合使用；上下文并行则将完整序列拆分到所有模块（包括注意力机制），是处理 128k Token 以上上下文场景的必需方案 —— 此类场景中激活值内存呈二次方增长。
   4. 之字形环形注意力为何优于标准环形注意力？
   之字形环形注意力采用交错式序列拆分而非顺序分配，在因果掩码场景下实现 GPU 负载均衡。标准环形注意力可能导致后期 GPU 等待早期片段，而之字形设计将早期与晚期 Token 均匀分布到所有设备，避免闲置。
   5. 训练百万 Token 上下文模型需要哪些硬件支持？
   训练百万 Token 上下文模型需搭建多节点 GPU 集群：GPU 需配备高带宽内存（HBM），并搭配 NVIDIA NVLink（1.8TB/s）或 InfiniBand 等高速互联技术。对于 4050 亿参数模型的 32 位精度从头训练与推理，机架式部署 4 台 NVIDIA HGX B300 服务器是理想的起步配置。

核心结论：在不突破硬件限制的前提下扩展上下文长度
Key Takeaways: Scaling Context Without Breaking Hardware 06

上下文并行以通信开销换取内存压力缓解，但这一权衡仅在硬件性能跟进时成立。网络带宽是关键瓶颈：环形注意力需要 GPU 间持续交换键值对，若数据传输时间超过计算时间，设备将重回等待状态而非持续计算。

关键资源推荐

• Hugging Face Accelerate：上下文并行官方指南
• 环形注意力（原始论文）
• 最新上下文并行研究成果

在多机架部署场景中，配备 NVIDIA NVLink（1.8TB/s）和 InfiniBand 的高速互联技术至关重要。互联带宽必须与 GPU 计算吞吐量匹配，否则上下文并行的有效性将大幅下降。

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