還在爲大模型處理長文本“龜速”而抓狂?別急!清華大學祭出“王炸”技術——APB 序列並行推理框架，直接給大模型裝上“渦輪增壓”引擎!實測顯示，這項黑科技在處理超長文本時，速度竟比肩 Flash Attention 快10倍!沒錯，你沒聽錯，是10倍!

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要知道，隨着 ChatGPT 等大模型的爆火，AI 們“閱讀”能力也水漲船高，動輒處理十幾萬字的長文不在話下。然而，面對海量信息，傳統大模型的“大腦”卻有點卡殼—— Transformer 架構雖強，但其核心的注意力機制就像一個“超級掃描儀”，文本越長，掃描範圍呈指數級膨脹，速度自然就慢了下來。

爲了解決這個“卡脖子”難題，清華大學的科學家們聯合多家研究機構和科技巨頭，另闢蹊徑，推出了 APB 框架。這套框架的核心奧祕在於“ 序列並行+稀疏注意力 ”的巧妙結合。

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簡單來說，APB 框架就像一個高效的“協同作戰”團隊。它將長文本“肢解”成小塊，分配給多個 GPU “隊員”並行處理。更絕的是，APB 還給每個 “隊員” 配備了 “ 局部 KV 緩存壓縮 ” 和 “ 精簡通信 ” 技能，讓它們在處理各自任務的同時，還能高效共享關鍵信息，協同解決長文本中的複雜語義依賴問題。

更令人驚喜的是，APB 框架並非以犧牲性能爲代價換取速度。相反，在128K 超長文本測試中，APB 不僅速度狂飆，性能更是 超越 傳統 Flash Attention!甚至連英偉達力推的 Star Attention 也被 APB 斬落馬下，速度提升1.6倍，堪稱“全能ACE”。

這項突破性技術，最直接的應用就是大幅縮短大模型處理長文本請求的 首 token 響應時間 。這意味着，未來搭載 APB 框架的大模型，在面對用戶 “洋洋灑灑” 的長篇指令時，能夠 瞬間理解，秒速響應 ，徹底告別“加載中…”的漫長等待。

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那麼，APB 框架究竟是如何做到如此“逆天”的提速效果呢?

原來，APB 框架深諳長文本處理的“痛點”—— 計算量 。傳統注意力機制的計算量與文本長度的平方成正比，長文本就是計算的“黑洞”。 爲了突破這個瓶頸，APB 框架祭出兩大 “神招”:

第一招:提升並行度，讓“衆人拾柴火焰高”

APB 框架充分利用分佈式計算的優勢，將計算任務分散到多個 GPU 上，就像 “多人協同” 一樣，效率自然倍增。尤其是在序列並行方面，APB 框架展現出極強的擴展性，不受模型結構限制，文本再長也能輕鬆應對。

第二招:減少無效計算，讓“好鋼用在刀刃上”

APB 框架引入 稀疏注意力機制 ，並非 “眉毛鬍子一把抓”，而是 “選擇性” 計算注意力。它就像一位 “火眼金睛” 的專家，只關注文本中的關鍵信息，忽略無關緊要的部分，從而大幅減少計算量。

然而， “並行” 和 “稀疏” 這兩招看似簡單，實則 “暗藏玄機”。 如何在序列並行框架下，實現高效的稀疏注意力計算?這纔是 APB 框架真正的 “硬核” 所在。

要知道，在序列並行環境中，每個 GPU 只掌握部分文本信息，想要實現 “全局感知” 的稀疏注意力，就如同 “盲人摸象”，難度可想而知。此前的 Star Attention 和 APE 等方法，要麼犧牲性能，要麼適用場景受限，都未能完美解決這個問題。

而 APB 框架則巧妙地避開了 “大規模通信” 這個 “坑”，另闢蹊徑，構建了一套 面向序列並行場景的低通信稀疏注意力機制 。 這套機制的核心組件包括:

更小巧的 Anchor block （錨點塊）: Anchor block 就像一個 “導航儀”，引導注意力機制聚焦關鍵信息。APB 框架創新性地縮小了 Anchor block 的尺寸，使其更輕巧靈活，降低了計算開銷。

獨創 Passing block （傳遞塊）: Passing block 是 APB 框架的 “靈魂” 組件，它巧妙地解決了長距離語義依賴難題。通過將前序 GPU 處理的關鍵信息 “壓縮打包”，傳遞給後續 GPU，讓每個 “隊員” 都能 “縱覽全局”，理解長文本的 “上下文” 語境。

查詢感知的上下文壓縮: APB 框架還引入了 “查詢感知” 機制，讓上下文壓縮器能夠 “理解問題”，更精準地篩選和保留與查詢相關的關鍵信息，進一步提升效率和準確性。

基於以上 “獨門絕技”，APB 框架構建了一套行雲流水的推理流程:

上下文分割: 將長文本均勻分配給各個 GPU，並在開頭拼接 Anchor block， “埋入” 查詢問題。

上下文壓縮: 利用 Locret 引入的保留頭，對 KV 緩存進行 “智能壓縮”。

高效通信: 通過 AllGather 算子，將壓縮後的 KV 緩存 “傳遞” 給後續 GPU，構建 Passing block。

極速計算: 使用特製的 Flash Attention Kernel，配合優化的注意力掩碼，進行高效計算。Passing block 在計算完成後 “功成身退”，不參與後續計算。

實驗結果雄辯地證明了 APB 框架的卓越性能。在 Llama-3.1-8B-instruct， Qwen-2.5-14B-instruct 以及 Yi-34B-200K 等多個模型和 InfiniteBench、RULER 等多個benchmark 上的測試中，APB 框架均 力壓羣雄 ，在性能和速度之間取得了 最佳平衡 。

尤其值得一提的是，隨着文本長度的增加，APB 框架的 速度優勢 愈發明顯，真正實現了 “越長越快” 的奇效。 這背後的奧祕在於，APB 框架的計算量遠低於其他方法，且差距隨着文本長度增加而擴大。

更深入的預填充時間拆解分析顯示，序列並行技術本身就能顯著縮減注意力和 FFN （前饋神經網絡）的計算時間。而 APB 框架的稀疏注意力機制，則進一步將注意力計算時間壓縮到極致。 與 Star Attention 相比，APB 框架巧妙地利用 Passing block 傳遞遠距離語義依賴，大幅縮小了 Anchor block 的尺寸，有效降低了 FFN 的額外開銷，實現了 “魚與熊掌兼得” 的完美效果。

更令人振奮的是，APB 框架展現出 卓越的兼容性 ，能夠靈活適應不同的分佈式環境和模型規模，在各種 “嚴苛” 條件下都能保持 “穩如磐石” 的高性能和高效率。

可以預見，隨着 APB 框架的問世，大模型長文本推理的 “瓶頸” 將被徹底打破，AI 應用的想象空間也將被無限拓展。 未來，無論是智能客服、金融分析，還是科研探索、內容創作，我們都將迎來一個 “更快、更強、更智能” 的 AI 新時代!

項目地址：https://github.com/thunlp/APB

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12085