Long Context 专题:为了跑通 1M 上下文,Infra 层需要做哪些 Ring Attention 优化?
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
在现代 Python 编程中,尤其是使用 asyncio 进行高并发开发时,管理状态和上下文是一个常见挑战。如果你习惯使用全局变量来存储请求相关的信息(例如,请求 ID、用户会话数据),在异步环境中会立即遇到问题:当事件循环在不同任务之间切...