Mosaic 分布式注意力分片：解决 15 万超长序列显存瓶颈
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- Nino
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- Senior Tech Editor
在大语言模型（LLM）的开发过程中，长文本处理能力已成为衡量模型性能的核心指标。然而，正如 n1n.ai 的技术团队在支持企业级客户时经常发现的那样，硬件显存（VRAM）的物理限制往往是实现长文本推理的最大障碍。Transformer 模型中著名的“二次方注意力瓶颈”在处理超长序列时，会直接导致显存溢出（OOM）。本文将详细介绍 Mosaic 库如何通过注意力分片（Sharding Attention）技术，在多 GPU 之间高效分布计算任务，从而支持高达 150,000 个 Token 的序列处理。
显存瓶颈的本质：为什么 84GB 也不够用？
要理解注意力分片的必要性，我们必须计算注意力机制的显存占用。标准的 Attention 计算公式为：
Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d) × V
其中最致命的是 QKᵀ 矩阵。对于一个长度为 150,000 的序列：
- 矩阵规模：150,000 × 150,000 = 225 亿个元素。
- 显存占用 (FP32)：225 亿 × 4 字节 ≈ 90 GB。
- 显存占用 (BF16)：225 亿 × 2 字节 ≈ 45 GB。
请注意，这仅仅是一个注意力层中的一个头的中间权重。即便是一张拥有 80GB 显存的 NVIDIA A100 显卡，在扣除模型参数、梯度和激活值后，也无法容纳如此巨大的矩阵。虽然 FlashAttention 通过分块计算（Tiling）将显存复杂度降低到了 O(n)，但它依然要求整个序列在单个 GPU 的显存池内完成计算。当序列长度进一步增加时，单卡方案彻底失效。
现有方案的局限性与 Mosaic 的诞生
目前主流的分布式注意力方案主要有两种：
- FlashAttention：极大地优化了单卡效率，但不具备跨卡通信能力。
- Ring Attention (环形注意力)：通过
ring-flash-attn等库实现，将序列沿 1D 方向切分并在 GPU 环中传递。这对于标准文本序列非常有效，但在处理具有多个注意力轴的模型（如表格 Transformer 或多模态模型）时，开发难度极大。
在 n1n.ai 的实际应用场景中，我们发现开发者在处理表格数据（如 nanoTabPFN）时，需要同时对“特征轴”（Feature Axis，通常较小）和“行轴”（Row Axis，可能达到 15 万行）进行注意力计算。传统的库无法灵活地在不同维度上应用不同的注意力分片策略。Mosaic 正是为了解决这一痛点而设计的轻量级协调层。
Mosaic 核心架构：多轴路由机制
Mosaic 的核心思想是“按需路由”。它能够识别不同轴的大小，并将其分配给最合适的后端：
import mosaic
# 对于较小的轴（如特征轴），直接在本地 GPU 运行，无需通信
feature_attn = mosaic.MultiAxisAttention(
embed_dim=96, num_heads=4,
attention_axis=2, # 特征维度
backend="local" # 本地计算
)
# 对于超长轴（如 15 万行），在多个 GPU 间进行环形分片
row_attn = mosaic.MultiAxisAttention(
embed_dim=96, num_heads=4,
attention_axis=1, # 行维度
backend="ring" # 启用分布式注意力分片
)
Mosaic 自动处理复杂的张量置换（Permutation）、QKV 投影以及形状恢复，开发者只需关注模型逻辑，而无需手动编写 NCCL 通信代码。
深度解析：环形注意力分片算法
注意力分片在 Mosaic 中的核心实现是 Ring Attention。假设我们有 4 张 GPU，序列被平分为 4 份（每份 3.75 万 Token）：
- 初始状态：每张 GPU 持有自己的 Q、K、V 数据块。
- 本地计算：每张 GPU 计算本地 Q 与本地 K/V 的注意力得分。
- 环形传递：GPU 0 将其 K/V 传给 GPU 1，同时接收来自 GPU 3 的 K/V。
- 迭代累加：在每一步中，GPU 使用其固定的 Q 块与不断轮转的 K/V 块计算部分注意力分数，并利用 Online Softmax 算法更新归一化系数。
- 最终输出：当 K/V 块完成一圈轮转后，每张 GPU 都获得了其对应 Q 块的完整注意力输出。
通过这种方式，单卡的显存需求降至 O(n²/p)（p 为 GPU 数量）。在 8 卡集群上，原本需要 84GB 的任务现在只需约 10.5GB 即可完成。
进阶扩展：Mesh2D 与 拓扑感知
当序列长度突破 100 万时，1D 的环形通信会因为链路过长而产生显著延迟。Mosaic 引入了 Mesh2D 分片，在 Query 和 Key 两个维度上同时进行网格化切分。
| 序列长度 | GPU 数量 | 后端选择 | 显存复杂度 |
|---|---|---|---|
| < 10k | 1 | Local (Flash) | O(n²) |
| 10k–100k | 2–8 | Ring | O(n²/p) |
| 100k–1M | 8–64 | Mesh2D | O(n²/p²) |
| > 1M | 64+ | Composed | O(n²/(p²·h)) |
此外，Mosaic 还具备**拓扑感知（Topology Awareness）**能力。在真实的机房环境中，机内 GPU 通过 NVLink 连接（带宽极高），而机间通过 InfiniBand 连接（带宽相对较低）。Mosaic 的 ComposedAttention 允许在机内使用高效的环形分片，在机间使用多头并行（Head Parallelism），从而最大限度地利用带宽。
针对 n1n.ai 开发者的专业建议（Pro Tips）
在 n1n.ai 平台上部署长文本模型时，建议采用以下优化手段：
- 预分配集合通信缓冲区：避免在
forward函数中使用torch.cat或torch.stack，这些操作会触发昂贵的内存拷贝。Mosaic 通过预先分配all_gather缓冲区来优化这一过程。 - 显存对齐与 View 操作：Mosaic 尽可能使用
view()而非reshape()。为了确保这一点，请确保输入张量在内存中是连续的（Contiguous）。 - 混合精度策略：在进行注意力分片时，强烈建议使用 BF16 格式。相较于 FP16，BF16 在累加部分注意力分数时具有更好的动态范围，能有效防止数值溢出。
快速开始：环境配置与运行
安装 Mosaic 及其高性能依赖：
pip install git+https://github.com/stprnvsh/mosaic.git
pip install flash-attn ring-flash-attn
在分布式环境（如 torchrun）中启动：
import mosaic
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group("nccl")
# 初始化 Mosaic 环境，sp_size 为序列并行度
ctx = mosaic.init(sp_size=dist.get_world_size())
# 模型将自动利用 Mosaic 提供的分片上下文
model = MyLongContextModel().to(ctx.device)
总结
随着 AI 行业对长文本需求的爆发，注意力分片已成为大模型架构师的必备工具。Mosaic 通过简洁的 800 行代码，解决了多轴注意力分布的难题，同时完美兼容 FlashAttention 的高性能内核。无论您是在处理超长文档理解，还是复杂的科学计算数据，Mosaic 都能为您提供稳健的显存优化方案。
作为领先的 LLM API 聚合平台，n1n.ai 致力于为开发者提供最前沿的技术洞察与基础设施支持。通过结合 Mosaic 的分片技术与 n1n.ai 提供的强大算力接口，您可以轻松突破硬件限制，构建更强大的 AI 应用。
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