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哪家网站做的比较好,中国最新军事新闻,wordpress 调用最新文章,最新版高性能网站建设指南随着大语言模型#xff08;LLM#xff09;长上下文推理需求飙升至 128K Tokens#xff0c;首字延迟#xff08;TTFT#xff09;和显存压力已成为制约工业化落地的核心瓶颈。在处理数万字的法律合同或长篇技术手册时#xff0c;过高的 TTFT 往往让用户面临漫长的等待。202…随着大语言模型LLM长上下文推理需求飙升至 128K Tokens首字延迟TTFT和显存压力已成为制约工业化落地的核心瓶颈。在处理数万字的法律合同或长篇技术手册时过高的 TTFT 往往让用户面临漫长的等待。2025 年 12 月 23 日SGLang 社区官方宣布百度百舸 AIAK 团队为 DeepSeek V3.2 开发的上下文并行Context Parallelism, CP方案已正式合入 SGLang 主分支。实测数据显示该方案在 32K 序列长度下实现了高达 80% 的 TTFT 降幅成功将长文本推理推向秒级响应时代。开源代码地址https://github.com/sgl-project/sglang/pull/120651. DSA 架构的挑战与并行策略的进化在超长上下文应用场景中DeepSeek V3.2 引入了 DSA (DeepSeek Sparse Attention) 架构。这一架构旨在通过算法创新降低计算复杂度但在工程落地中传统的并行策略遇到了冲突。传统策略TP SP 加速长序列的原理在 DeepSeek V3.2 出现之前张量并行TP与序列并行SP 的组合是加速长文本推理的行业标准方案TP 解决计算瓶颈 通过沿隐藏层维度 H 切分权重将大规模矩阵乘法分摊至多张 GPU是降低首字延迟TTFT的关键手段。SP 解决显存瓶颈 沿序列长度维度 L 切分激活值如 KV Cache有效避免长序列导致的显存溢出OOM。DSA 的核心机制打破 O(L^2) 限制传统注意力机制的计算量随序列长度平方级增长O(L^2)。在 128K 级别的超长序列场景下这种二次方的增长使得推理时间过长。DeepSeek V3.2 通过 DSA 架构中的 Indexer索引器 机制打破了这一限制工作原理Indexer 为每一个 Query Token 快速筛选出全量序列中最相关的 Top-K 个 Key Token。复杂度优化 将注意力计算的复杂度从 O(L^2) 优化为近乎线性的 O(L·K)使 128K 长度的推理在理论上成为可能。DSA 部署面临的工程难题尽管有了 Indexer 的稀疏化优化单张 GPU 在面对 128K 序列时仍不堪重负单卡压力的延续 QKV 投影计算O(L) 级别及 Indexer 筛选过程涉及近似 O(L^2) 的负荷在 128K 长度下已是单张 GPU 难以独立完成的任务。TP 与 Indexer 的冲突Indexer 模块在计算相关性时需要在 H 轴执行聚合Reduce Sum。如果采用 TP 切分 H 轴会引发高频且昂贵的 AllReduce 通信开销。这种开销会抵消 TP 的计算加速收益导致整体性能下降。因此Context Parallelism (CP) 成为破解这一难题的关键它避开了对 H 轴的切分转而沿序列长度 L 维度进行任务分摊。2. CP 核心原理计算分摊与负载均衡百度百舸设计的 CP 方案通过切分输入数据从根本上分摊了每张 GPU 的计算与显存压力。计算分摊与 TTFT 缩减CP 策略将输入序列沿着 L 维度切分成 N 份N 为并行度/CP 大小让多张卡共同协作处理一个请求。如架构图所示通过 cp_split_tokens 模块每个 Rank 只接收 1/N 的 Query 片段。这直接将 QKV 投影计算量和 Indexer 的 O(L^2) 筛选负荷分摊给 N 张卡将单卡计算量降至 O(L^2/P) 级别实现了近线性的 TTFT 缩减2N 块重排负载均衡由于因果注意力机制的特性序列不同位置的 Token 计算量并不均等。为解决此问题方案引入了负载均衡序列切分Load-balanced sequence splitting重排逻辑 将 Hidden States 精细划分为 2N 个子块。首尾配对 采用「首尾配对」方式重新组合例如 Rank 0 处理 b_1 和 b_2N 块。这确保了各 Rank 承担的计算负荷高度一致显著压低整体 TTFT。3. 深度解析高效混合并行流水线该方案不仅是简单的切分而是一套与 DeepSeek 特色架构如 MLA、MoE深度融合的精密流水线。根据架构图数据在系统中的流动遵循以下高效路径数据切分和重排 经过 Embedding 后cp_split_tokens 将 Token 序列进行 2N 负载均衡重排并分发至各并行 Rank。层内计算与局部投影图中 qkv_a_atten_tp1TP 大小设为 1每个 Rank 仅负责计算本地 1/N 长度的局部 Q_i 和 K_iV_i 大幅缩短了 TTFT规避了 AllReduce 开销。全局 KV 聚合与顺序恢复进入 attention 计算前所有 Rank 的 K_i 和 V_i 片段通过 AllGather 集合通信聚合为完整的 K_full, V_full。其中 rerange 操作将负载均衡导致的乱序片段重新校准回正确的逻辑顺序。这使得每张 GPU 在做 Attention 计算时依然拥有超长序列的「全局视野」使得模型输出与单机方案完全一致。核心计算图中 Attention 内部流程Indexer 筛选对应 Indexer_prepare Indexer 模块利用本地 Q_i 与全量的 K_full 进行相关性评估为每个 Query Token 筛选出全量序列中最相关的 Top-K 个 Key 位置索引。稀疏 Attention 计算对应MLA_prepare与核心算子Attention 算子根据筛选出的 Top-K 索引从全量的 K_fullV_full 中提取对应的 token 向量与本地 Q_i 进行极低 FLOPs 的稀疏矩阵乘法。专家并行协同 FFN 阶段采用 moe_dense_tp1 并结合 Deep_EP专家并行实现与 CP 的高效协同。最终输出聚合 在完成 61 层计算后执行 hidden_states_allgather_rerange确保每个 Rank 最终持有完整的 Hidden States 并由 logits_processor 输出。4. 算法与工程的深度协同共筑 AI Infra 基石DeepSeek V3.2 的 DSA 架构是算法效率的创新探索而 CP 方案则是其在长文本场景下必不可少的 AI Infra 协同组件。DSA 通过动态稀疏机制降低了整体计算量CP 使多卡能协同、均衡地分摊显存与计算负载从而实现长文本的 TTFT 显著降低。目前该 CP 方案已经在百度百舸 AI 计算平台落地并支持了百度千帆大模型平台的 DeepSeek V3.2 高性能长文本推理服务。百度百舸正持续将经生产验证的方案开源至 SGLang 社区。我们期待在算法创新与系统工程深度协同的交汇点上与全球开发者共筑 AI Infra 基石。