大模型如何训练百万 Token 上下文：上下文并行与 Ring Attention

背景：随着大模型上下文窗口从4k扩展到1000万Token，硬件内存成为瓶颈，单GPU无法容纳模型权重、梯度及随上下文长度二次方增长的激活值，需依赖多节点分布式训练。研究目的：探讨如何通过并行策略，特别是上下文并行与Ring Attention技术，解决百万Token上下文训练中的内存与通信瓶颈。结论：上下文并行以通信开销换取内存空间，而Ring Attention通过环形拓扑和计算-通信重叠优化注意力计算，Zig-Zag变体进一步均衡负载；实现高效训练需高速互连硬件支持。