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还在为大模型处理长文本“龟速”而抓狂?别急!清华大学祭出“王炸”技术——APB 序列并行推理框架，直接给大模型装上“涡轮增压”引擎!实测显示，这项黑科技在处理超长文本时，速度竟比肩 Flash Attention 快10倍!没错，你没听错，是10倍!

要知道，随着 ChatGPT 等大模型的爆火，AI 们“阅读”能力也水涨船高，动辄处理十几万字的长文不在话下。然而，面对海量信息，传统大模型的“大脑”却有点卡壳—— Transformer 架构虽强，但其核心的注意力机制就像一个“超级扫描仪”，文本越长，扫描范围呈指数级膨胀，速度自然就慢了下来。

为了解决这个“卡脖子”难题，清华大学的科学家们联合多家研究机构和科技巨头，另辟蹊径，推出了 APB 框架。这套框架的核心奥秘在于“ 序列并行+稀疏注意力 ”的巧妙结合。

简单来说，APB 框架就像一个高效的“协同作战”团队。它将长文本“肢解”成小块，分配给多个 GPU “队员”并行处理。更绝的是，APB 还给每个 “队员” 配备了 “ 局部 KV 缓存压缩 ” 和 “ 精简通信 ” 技能，让它们在处理各自任务的同时，还能高效共享关键信息，协同解决长文本中的复杂语义依赖问题。

更令人惊喜的是，APB 框架并非以牺牲性能为代价换取速度。相反，在128K 超长文本测试中，APB 不仅速度狂飙，性能更是 超越 传统 Flash Attention!甚至连英伟达力推的 Star Attention 也被 APB 斩落马下，速度提升1.6倍，堪称“全能ACE”。

这项突破性技术，最直接的应用就是大幅缩短大模型处理长文本请求的 首 token 响应时间 。这意味着，未来搭载 APB 框架的大模型，在面对用户 “洋洋洒洒” 的长篇指令时，能够 瞬间理解，秒速响应 ，彻底告别“加载中…”的漫长等待。

那么，APB 框架究竟是如何做到如此“逆天”的提速效果呢?

原来，APB 框架深谙长文本处理的“痛点”—— 计算量 。传统注意力机制的计算量与文本长度的平方成正比，长文本就是计算的“黑洞”。 为了突破这个瓶颈，APB 框架祭出两大 “神招”:

第一招:提升并行度，让“众人拾柴火焰高”

APB 框架充分利用分布式计算的优势，将计算任务分散到多个 GPU 上，就像 “多人协同” 一样，效率自然倍增。尤其是在序列并行方面，APB 框架展现出极强的扩展性，不受模型结构限制，文本再长也能轻松应对。

第二招:减少无效计算，让“好钢用在刀刃上”

APB 框架引入 稀疏注意力机制 ，并非 “眉毛胡子一把抓”，而是 “选择性” 计算注意力。它就像一位 “火眼金睛” 的专家，只关注文本中的关键信息，忽略无关紧要的部分，从而大幅减少计算量。

然而， “并行” 和 “稀疏” 这两招看似简单，实则 “暗藏玄机”。 如何在序列并行框架下，实现高效的稀疏注意力计算?这才是 APB 框架真正的 “硬核” 所在。

要知道，在序列并行环境中，每个 GPU 只掌握部分文本信息，想要实现 “全局感知” 的稀疏注意力，就如同 “盲人摸象”，难度可想而知。此前的 Star Attention 和 APE 等方法，要么牺牲性能，要么适用场景受限，都未能完美解决这个问题。

而 APB 框架则巧妙地避开了 “大规模通信” 这个 “坑”，另辟蹊径，构建了一套 面向序列并行场景的低通信稀疏注意力机制 。 这套机制的核心组件包括:

更小巧的 Anchor block （锚点块）: Anchor block 就像一个 “导航仪”，引导注意力机制聚焦关键信息。APB 框架创新性地缩小了 Anchor block 的尺寸，使其更轻巧灵活，降低了计算开销。

独创 Passing block （传递块）: Passing block 是 APB 框架的 “灵魂” 组件，它巧妙地解决了长距离语义依赖难题。通过将前序 GPU 处理的关键信息 “压缩打包”，传递给后续 GPU，让每个 “队员” 都能 “纵览全局”，理解长文本的 “上下文” 语境。

查询感知的上下文压缩: APB 框架还引入了 “查询感知” 机制，让上下文压缩器能够 “理解问题”，更精准地筛选和保留与查询相关的关键信息，进一步提升效率和准确性。

基于以上 “独门绝技”，APB 框架构建了一套行云流水的推理流程:

上下文分割: 将长文本均匀分配给各个 GPU，并在开头拼接 Anchor block， “埋入” 查询问题。

上下文压缩: 利用 Locret 引入的保留头，对 KV 缓存进行 “智能压缩”。

高效通信: 通过 AllGather 算子，将压缩后的 KV 缓存 “传递” 给后续 GPU，构建 Passing block。

极速计算: 使用特制的 Flash Attention Kernel，配合优化的注意力掩码，进行高效计算。Passing block 在计算完成后 “功成身退”，不参与后续计算。

实验结果雄辩地证明了 APB 框架的卓越性能。在 Llama-3.1-8B-instruct， Qwen-2.5-14B-instruct 以及 Yi-34B-200K 等多个模型和 InfiniteBench、RULER 等多个benchmark 上的测试中，APB 框架均 力压群雄 ，在性能和速度之间取得了 最佳平衡 。

尤其值得一提的是，随着文本长度的增加，APB 框架的 速度优势 愈发明显，真正实现了 “越长越快” 的奇效。 这背后的奥秘在于，APB 框架的计算量远低于其他方法，且差距随着文本长度增加而扩大。

更深入的预填充时间拆解分析显示，序列并行技术本身就能显著缩减注意力和 FFN （前馈神经网络）的计算时间。而 APB 框架的稀疏注意力机制，则进一步将注意力计算时间压缩到极致。 与 Star Attention 相比，APB 框架巧妙地利用 Passing block 传递远距离语义依赖，大幅缩小了 Anchor block 的尺寸，有效降低了 FFN 的额外开销，实现了 “鱼与熊掌兼得” 的完美效果。

更令人振奋的是，APB 框架展现出 卓越的兼容性 ，能够灵活适应不同的分布式环境和模型规模，在各种 “严苛” 条件下都能保持 “稳如磐石” 的高性能和高效率。

可以预见，随着 APB 框架的问世，大模型长文本推理的 “瓶颈” 将被彻底打破，AI 应用的想象空间也将被无限拓展。 未来，无论是智能客服、金融分析，还是科研探索、内容创作，我们都将迎来一个 “更快、更强、更智能” 的 AI 新时代!

项目地址：https://github.com/thunlp/APB

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12085