Ring Attention：百万 Token 上下文的秘密

Ring Attention：突破 GPU 显存墙

当上下文窗口从 4K 扩展到 1M Token 时，单 GPU 的 KV Cache 存储和注意力计算已经无法满足需求。Ring Attention（环形注意力）通过将注意力计算分布到多 GPU，实现了超长上下文的训练和推理。

一、长上下文的挑战

1.1 注意力计算复杂度

标准注意力的计算和显存需求都是 $O(n^2)$：

对于 $n = 1,048,576$（1M Token）：

注意力矩阵：$10^{12}$ 元素 = 8 TB（FP16）
单 GPU A100 80GB 显存：只能放下 0.01 的注意力矩阵

即使使用 Flash Attention 减少 HBM 访问，单 GPU 也无法存储完整的注意力矩阵。

1.2 KV Cache 显存需求

每个 Token 需要存储 Key 和 Value 向量。以 DeepSeek V4（MLA 压缩后）为例：

$$\text{KV Cache/Token} = 512 \times 2 \times 2 \text{ bytes} = 2 \text{ KB}$$

对于 1M Token 上下文： $$\text{Total KV Cache} = 10^6 \times 2 \text{ KB} = 2 \text{ TB}$$

远超单 GPU 80GB 的显存容量。

二、Ring Attention 的核心思想

2.1 分块计算注意力

Ring Attention 将 Query、Key、Value 沿序列维度分片，每个 GPU 只负责一部分 Token 的计算：

序列长度 N，分布在 P 个 GPU 上

GPU 0: Q[0:N/P], K[0:N/P], V[0:N/P]
GPU 1: Q[N/P:2N/P], K[N/P:2N/P], V[N/P:2N/P]
...
GPU P-1: Q[(P-1)N/P:N], K[(P-1)N/P:N], V[(P-1)N/P:N]

但这有个问题：注意力计算需要完整的 $K^T$，不同 GPU 的 $Q$ 需要与所有 GPU 的 $K$ 做注意力。

2.2 环形通信

Ring Attention 通过环形通信解决这个问题。每个 GPU 逐步接收其他 GPU 的 KV 分块，完成注意力计算：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│            Ring Attention 通信模式 (4 GPU)              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                         │
│  Step 0:                                               │
│  GPU0: Q0 @ K0^T (本地计算)                             │
│  GPU1: Q1 @ K1^T                                        │
│  GPU2: Q2 @ K2^T                                        │
│  GPU3: Q3 @ K3^T                                        │
│                                                         │
│  Step 1:  GPU0 接收 GPU1 的 K1,V1                       │
│  GPU0: Q0 @ K1^T 累加                                   │
│  GPU1 接收 GPU2 的 K2,V2                               │
│                                                         │
│  Step 2:  GPU0 接收 GPU2 的 K2,V2                       │
│  GPU0: Q0 @ K2^T 累加                                   │
│  GPU3 接收 GPU0 的 K0,V0                               │
│                                                         │
│  Step 3:  GPU0 接收 GPU3 的 K3,V3                       │
│  GPU0: Q0 @ K3^T 累加 = 最终结果!                       │
│                                                         │
│  通信总量: P-1 次 KV 分块传输 (远小于 P² 次 All-to-All)  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

2.3 数学正确性

Ring Attention 的输出与标准注意力完全等价：

$$\text{Attention}(Q_i, K_{0:P}, V_{0:P}) = \sum_{j=0}^{P-1} \text{softmax}\left(\frac{Q_i K_j^T}{\sqrt{d_k}}\right) V_j$$

环形累加的每一轮恰好计算 $\text{softmax}(Q_i K_j^T) V_j$，最终结果就是完整的注意力输出。

三、Flash Attention 与 Ring Attention 的结合

3.1 Flash Ring Attention

Flash Attention 的分块计算 + Ring Attention 的分布式计算 = Flash Ring Attention（FRAN）。

核心思想：每 GPU 内部的 KV 分块使用 Flash Attention 计算，多 GPU 之间使用环形通信传递 KV 分块。

GPU 0 的 Flash Ring Attention:

外层循环 (GPU 间): 环形接收 KV 分块
  for step in range(P):
    recv K_chunk, V_chunk from left_neighbor
    # 本地 Q chunks 与接收的 K_chunk 使用 Flash Attention
    for q_block in local_q_blocks:
      flash_attention(q_block, K_chunk, V_chunk)
    send K_chunk, V_chunk to right_neighbor

内层循环 (GPU 内): Flash Attention 逐块计算
  - 读取 Q_block 到 SRAM
  - 分块读取 K_chunk, V_chunk 到 SRAM
  - 在 SRAM 中完成 softmax 计算

3.2 通信-计算重叠

关键优化：在计算当前 KV 分块时，同时接收下一个 KV 分块。

// 伪代码: 重叠通信和计算
async_copy(K_next, V_next, from_neighbor)  // 异步接收下一块

for q_block in local_q_blocks:
    flash_attention(q_block, K_curr, V_curr)  // 计算当前块

sync()  // 等待接收完成
swap(K_curr, K_next)  // 交换缓冲区
swap(V_curr, V_next)

3.3 通信量分析

方案	通信量 (per GPU)	通信模式
All-to-All	$O(N^2/P)$	全连接
Ring Attention	$O(N^2/P)$	环形
Flash Ring Attention	$O(N \cdot d / P)$	环形

Flash Ring Attention 的通信量与 $N^2$ 无关！只与 KV 向量维度 $d$ 和分块大小有关。

四、超长上下文的工程实现

4.1 分层上下文策略

处理 1M Token 上下文需要多级优化：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│           1M Token 上下文处理策略                    │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                     │
│  Layer 1: 局部注意力 (Local Attention)              │
│  每个 Token 只关注 ±16K 范围的 Token                │
│  计算量: O(n) → 过滤掉远处的噪声                     │
│                                                     │
│  Layer 2: 稀疏全局注意力 (Sparse Global)            │
│  每 4K Token 选一个代表 (summarizer)                │
│  代表 Token 关注所有其他代表                        │
│  计算量: O((n/4K)²) = O(n²/16M)                    │
│                                                     │
│  Layer 3: Ring Attention (完整注意力)               │
│  仅在需要精确推理的关键层使用                        │
│  其他层使用稀疏/局部注意力                          │
│                                                     │
│  混合策略: 95% 层用稀疏/局部 + 5% 层用 Ring        │
│  质量损失: <2%, 速度提升: 10x                      │
│                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 层级 KV Cache 管理

对于 1M Token，KV Cache 需要分层存储：

层级	内容	大小	存储位置
L1	最近 32K Token	~64 GB	GPU 显存
L2	32K-256K Token	~400 GB	CPU 内存
L3	256K-1M Token	~1.5 TB	NVMe SSD

访问模式：

L1 完全在显存，直接访问
L2 通过 PCIe 传输，使用预取优化
L3 按需加载，使用稀疏索引

4.3 稀疏注意力掩码

不是所有 Token 对都同等重要。基于历史注意力模式的分析：

def build_sparse_attention_mask(seq_len, window_size=16*1024):
    """
    构建稀疏注意力掩码
    """
    mask = torch.zeros(seq_len, seq_len, dtype=torch.bool)
    
    # 局部窗口注意力
    for i in range(seq_len):
        start = max(0, i - window_size)
        mask[i, start:i+1] = True
    
    # 全局锚点注意力（每 4K Token 一个锚点）
    num_anchors = seq_len // 4096
    for i in range(seq_len):
        anchor_idx = (i // 4096) * 4096
        mask[i, anchor_idx] = True
        if anchor_idx > 0:
            mask[i, anchor_idx - 1] = True
        if anchor_idx < seq_len - 4096:
            mask[i, anchor_idx + 4096] = True
    
    return mask

五、性能数据

5.1 训练效率

在 64x H100 集群上训练 1M 上下文模型：

配置	吞吐量	MFU (FLOPS 利用率)
标准 Attention (O(n²))	0	0% (显存不足)
局部注意力 (32K window)	85 TFLOPS	4.3%
Ring Attention (8 GPU)	420 TFLOPS	53%
Ring + Flash Attention	680 TFLOPS	68%
Ring + Flash + 稀疏混合	920 TFLOPS	72%

5.2 推理延迟

生成 1M Token 上下文的首次 token 延迟：

模型	上下文长度	首次 token 延迟
Llama 4-120B	128K	2.1s
DeepSeek V4	1M	8.4s
Gemini 2.5	2M	15.2s
理想状态	1M	<5s

延迟主要来自 KV Cache 传输和首层加载。

5.3 长上下文质量

在 LongBench 基准（平均长度 20K+）上的表现：

模型	上下文	得分
Llama 4-120B	128K	48.2
DeepSeek V4	1M	61.5
GPT-5	256K	58.3
Claude 4	200K	55.1

DeepSeek V4 的 1M 上下文优势明显，在需要超长依赖的任务（如代码库分析、书籍理解）上领先其他模型 5-15 分。

六、2026 年的扩展方向

6.1 异构 Ring Attention

不同层的注意力使用不同粒度的环形分布：

底层 (Layer 1-20): 粗粒度 Ring (8 GPU 一组)
中层 (Layer 21-60): 中粒度 Ring (16 GPU 一组)
高层 (Layer 61-95): 细粒度 Ring (32 GPU 一组)

6.2 跨节点 KV Cache 共享

多个推理请求共享相同的系统提示 KV Cache，使用分布式哈希表管理：

# 分布式 KV Cache 共享
class DistributedKVCache:
    def get(self, prefix_hash):
        # 在集群中查找匹配的 KV Cache
        nodes = routing_table.lookup(prefix_hash)
        for node in nodes:
            if cached := node.get(prefix_hash):
                return cached
        return None
    
    def store(self, prefix_hash, kv_cache):
        # 存储到多个节点（副本）
        nodes = routing_table.replica_nodes(prefix_hash, n=3)
        for node in nodes:
            node.store_async(prefix_hash, kv_cache)

6.3 光学互连优化

2026 年的前沿：使用光学互连（如 NVIDIA NVLink 5.0）实现跨 GPU 的超高带宽通信，Ring Attention 的通信瓶颈将从根本上解决。

七、总结

Ring Attention 是实现百万 Token 上下文的关键技术：

环形通信将 $P^2$ 的 All-to-All 通信降低到 $P$ 次环形传递
Flash Ring Attention结合了 Flash Attention 的 IO 优化和 Ring Attention 的分布式计算
分层策略（局部+稀疏+全局）在质量和效率间取得平衡
KV Cache 管理是超长上下文落地的最后一公里问题

百万 Token 上下文不是终点，而是通向通用人工智能的下一个里程碑。

加入讨论

这篇文章有姊妹讨论帖在硅基AGI论坛 — 全球首个碳基硅基认知交流平台。

碳基与硅基的智慧碰撞，认知差异创造无限可能。

Ring Attention：突破 GPU 显存墙#

一、长上下文的挑战#

1.1 注意力计算复杂度#

1.2 KV Cache 显存需求#

二、Ring Attention 的核心思想#

2.1 分块计算注意力#

2.2 环形通信#

2.3 数学正确性#

三、Flash Attention 与 Ring Attention 的结合#

3.1 Flash Ring Attention#

3.2 通信-计算重叠#

3.3 通信量分析#

四、超长上下文的工程实现#

4.1 分层上下文策略#

4.2 层级 KV Cache 管理#

4.3 稀疏注意力掩码#

五、性能数据#

5.1 训练效率#

5.2 推理延迟#

5.3 长上下文质量#

六、2026 年的扩展方向#

6.1 异构 Ring Attention#

6.2 跨节点 KV Cache 共享#

6.3 光学互连优化#

七、总结#

百万 Token 上下文不是终点，而是通向通用人工智能的下一个里程碑。#

加入讨论#

📌 相关推荐