只用了几年时间，上下文窗口就从 4k 膨胀到 1000 万。Meta 发布的 Llama 4 Scout 的时候说这个模型支持 1000 万 Token，是 Llama 3 那 128k 的 78 倍。而Google Gemini 3 Pro 是 100 万，Claude 4 也桐乡市100万。
一次推理跑完整个代码库、几百篇论文、连续好几天的对话记录在技术上可行了，但问题是硬件跟不上。
405B 参数的模型，32 位精度下光权重就要 6.5TB 内存。再算上梯度、状态、激活值，后者还随上下文长度二次方增长。单台 NVIDIA HGX B300 配了 2.3TB HBM3e都不够。
这就逼着必须做多节点分布式训练和推理，几十上百块 NVIDIA Blackwell GPU 、NVLink 再加上 InfiniBand，就成了数据中心的标配。所以难点就变味了 GPU 之间的通信瓶颈。
并行化基础
模型或数据集超出单卡容量，就得上并行策略，但是每种策略本质上都是拿通信开销换内存空间。
数据并行是最直接的方案：整个模型复制到每张卡上，训练数据切开，每张卡跑不同的 batch跑完一步同步梯度。适合小模型，计算是瓶颈、内存不是问题的场景。
模型并行针对大模型：单卡装不下，就把模型拆开，不同的层放不同的卡上，按顺序跑。405B 这种规模只能这样，并且下游的卡得等上游算完中间是有空转的。
张量并行更极端：连单个矩阵乘法都塞不进一张卡。就需要把矩阵按行或按列切开，分到各卡上算，再通过 all-reduce 合起来。
但这些都有共同的局限。模型大、上下文又长到几百万 Token，张量并行也顶不住。因为注意力的二次方内存增长太凶，激活值直接占满显存。128k 上下文的激活值内存是 8k 的 16 倍，这个目前没办法，因为就是这么夸张。
上下文并行与序列并行
序列并行和上下文并行都是在设备间切序列来省内存，但切法不一样。
序列并行配合张量并行使用，只切那些非矩阵乘法的操作，比如层归一化、dropout。张量并行管不到的地方，序列并行接手，每张卡处理一部分激活值。两者配合能把序列撑长一些，但到 128k 以上还是会有问题，因为注意力的二次方增长是绕不过去。
上下文并行更彻底：整个序列在所有模块里都切开，包括注意力。每个操作拿到的都是分区后的序列。百万级上下文的训练就靠这个，把激活值的内存占用分摊到各卡上。
注意力一直是最麻烦的问题，因为模型的其他操作基本都是逐 Token 独立处理并行起来很自然。但注意力不行，每个 Token 都要"看"序列里所有其他 Token。序列切到多张卡上之后，GPU 1 的 Token 怎么看 GPU 2 的 Token？直接等数据传完再算，整个流水线就卡住了。
Ring Attention 就是来解决这个问题的，让多节点多卡的大模型训练和推理能在大规模数据中心里跑起来。
Zig Zag Ring Attention：通信和计算重叠
Ring Attention 把 GPU 组织成环形拓扑。每张卡的工作流程是这样的：持有序列中 Q、K、V 张量的一个分块；用本地的 K 和 V 给自己的 Q 分块算注意力；把 K 和 V 传给环里的下一张卡；从上一张卡接收 K 和 V；循环往复，直到所有 Q Token 都跟所有 K/V Token 算完注意力。
关键在于计算和通信是重叠的。GPU 1 拿着当前的 K/V 分块算注意力的时候，同时在从 GPU 0 接收下一批分块。通信延迟减少了，因为不用干等数据全到了再开算。
GPT 这类自回归模型有个额外的麻烦：Token 只能看前面的 Token不能看后面的。所以会导致负载不均衡有些卡会空转，Zig-Zag Ring Attention 解决这个问题的办法是交错分配，不是按顺序切块而是 GPU 0 拿 Token [0, 4, 8...]，GPU 1 拿 [1, 5, 9...]，以此类推。每张卡都拿到早期和晚期 Token 的混合，因果注意力计算时负载就均衡了环里不会有卡闲着。
但是代价是索引逻辑稍微复杂一点，不过大规模场景下性能收益很可观，因果掩码下也能做到接近满 GPU 利用率。
上下文并行与 Ring Attention 常见问题
上下文并行把输入序列切到多张 GPU 上，突破训练时的内存限制。跟张量并行、数据并行不同，它在所有模型模块里都切序列维度。单卡装不下的百万级 Token 上下文，只有靠这个才能训。
Ring Attention 把 GPU 排成环，每张卡一边算当前数据的注意力，一边把键值对往下传。通信和计算重叠，全对全的注意力计算不用等完整序列数据到齐，GPU 不会干等。
而序列并行只切非矩阵乘法操作（层归一化之类的），配合张量并行用。上下文并行在所有模块里都切序列，包括注意力。超过 128k Token 的上下文必须用后者，因为激活值内存二次方增长太猛了。
为什么 Zig-Zag Ring Attention 比标准 Ring Attention 更好？
Zig-Zag 用交错分配代替顺序分配，因果掩码计算时各卡负载更均衡。标准 Ring Attention 会让后面的卡等前面的分块，造成计算空闲。Zig-Zag 把早期和晚期 Token 均匀撒到各卡上，避免这个问题。
那么训练百万级 Token 上下文的模型需要什么硬件？
多节点 GPU 集群，配 HBM 内存，加高速互连——NVIDIA NVLink 1.8TB/s 或者 InfiniBand。405B 参数模型 32 位精度从头训练加推理，4 台 NVIDIA HGX B300 的机架部署是个不错的起点。
总结
上下文并行本质上是拿通信开销换内存空间，而网络带宽是最要命的瓶颈。Ring Attention 要在 GPU 之间不停交换键值对，传输时间一旦超过计算时间，各卡就会从"边算边传"退化成"等数据"。NVIDIA NVLink 1.8TB/s 加 InfiniBand 的高速互连，在多机架部署里不是可选项是必需品。互连带宽必须匹配 GPU 计算吞吐量，否则上下文并行的效果会大打折扣。
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by Khang Pham
