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RoCE与InfiniBand在大模型上下文窗口扩展中的网络挑战对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在大模型上下文窗口扩展中的网络挑战对比
引言
大模型的上下文窗口正在从128K向1M、10M甚至无限上下文的方向扩展。长上下文训练和推理对网络通信模式提出了新的挑战。KV Cache的跨节点存储和访问、长序列的分布式注意力计算，都对网络的延迟和带宽提出了更高要求。本章分析RoCE与InfiniBand在长上下文场景中的表现差异。
长上下文训练的网络特征
长上下文训练的核心挑战在于自注意力机制的计算复杂度随序列长度平方增长。上下文窗口扩展到数百万Token时，单GPU无法容纳完整的KV Cache和激活值。序列并行将长序列切分到多个GPU上，每个GPU负责处理序列的一个片段，注意力计算需要跨节点通信。
序列并行的通信频次与Transformer层数成正比，延迟直接影响训练效率。KV Cache在训练过程中需要持续存储和访问，体量巨大，其跨节点存储和访问成为新的挑战。训练时KV Cache通常在内存中动态管理和更新，对存储网络的延迟和带宽有持续需求。
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| 68-RoCE与InfiniBand在大模型上下文窗口扩展中的网络挑战对比.docx | 38K |
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