Megatron-LM 的 Context Parallelism：序列维度切分 Ring Attention 处理百万级长文 大家好！今天我们来深入探讨 Megatron-LM 中一项关键技术：Context Parallelism，以及它如何通过在序列维度切分 Ring Attention 来处理百万级别的长文本。在Transformer模型处理超长序列时，内存和计算复杂度呈平方级增长，这给训练和推理带来了巨大挑战。Context Parallelism 是解决这一问题的有效策略之一，它允许我们将注意力机制的计算分散到多个设备上，从而显著提升模型处理长序列的能力。 1. 背景：Transformer 模型与长序列挑战 Transformer 模型的核心是自注意力机制（Self-Attention）。对于一个长度为 L 的序列，自注意力机制需要计算 L x L 的注意力权重矩阵。这导致了两个主要问题： 内存复杂度： 存储注意力权重矩阵需要 O(L²) 的内存空间。对于百万级别的序列长度，这将消耗大量的内存。 计算复杂度： 计算注意力权重矩阵需要 O(L²) 的计算量。这使得训练和推理 …
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