Context Parallel(CP,上下文并行)主要针对Self-attention模块在sequence维度进行并行计算。CP通过将长序列在上下文维度进行切分,分配到不同设备并行处理,减少首token响应时间。CP实现主要包括:
- 各个设备计算各自的attention,设备之间用ring的方式传递KV值来获得分块运算的结果,整体原理类似ring-attention。
- 用Flash-attention 2算法进行分块运算, 最后对分块结果进行修正。
Atlas 800I A2 推理服务器和Atlas 800I A3 超节点服务器支持此特性。
当前仅DeepSeek-R1的W8A8量化模型、DeepSeek-R1的W4A8量化模型、 DeepSeek-V3的W4A8量化模型和DeepSeek-V3.1的W4A8量化模型支持此特性。
当前不支持CP单独开启,开启CP需要同时开启SP。
支持PD分离场景和PD混部场景。
PD混部场景时:
- 该特性可以和SP(sequence parallel)、TP(tensor parallel)同时使用。开启CP特性时,DP(data parallel)必须等于1,SP必须等于TP,且CP、DP和TP的乘积等于Worldsize。
- 该特性支持与MTP=1、异步调度、Prefix Cache特性叠加使用。
PD分离场景时:
- 仅支持在P节点开启CP特性,该特性可以和SP、TP、MTP同时使用。开启CP特性时,DP必须等于1,SP必须等于TP,且CP、DP和TP的乘积等于Worldsize。
- 该特性支持与MTP、异步调度、Prefix Cache特性叠加使用。
该特性不支持BF16。
表 1 补充参数:ModelDeployConfig中的ModelConfig参数 [object Object][object Object]
打开Server的config.json文件。
whl包安装方式:
[object Object]run包安装方式:
[object Object]
配置服务化参数。在Server的config.json文件添加“cp“字段(以下加粗部分),参数字段解释请参见。服务化参数说明请参见章节,参数配置示例如下。
[object Object]启动服务。
whl包安装方式:
[object Object]run包安装方式:
[object Object]