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DeepSeek-V3.2 128K 推理秒开？百度百舸开源 CP 上下文并行方案

发布日期：2025-12-24 18:13:10 浏览次数： 1533

作者：百度Geek说

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随着大语言模型（LLM）长上下文推理需求飙升至 128K Tokens，首字延迟（TTFT）和显存压力已成为制约工业化落地的核心瓶颈。在处理数万字的法律合同或长篇技术手册时，过高的 TTFT 往往让用户面临漫长的等待。

2025 年 12 月 23 日，SGLang 社区官方宣布：百度百舸 AIAK 团队为 DeepSeek V3.2 开发的上下文并行（Context Parallelism, CP）方案已正式合入 SGLang 主分支。实测数据显示，该方案在 32K 序列长度下实现了高达 80% 的 TTFT 降幅，成功将长文本推理推向秒级响应时代。

开源代码地址：https://github.com/sgl-project/sglang/pull/12065

1. DSA 架构的挑战与并行策略的进化

在超长上下文应用场景中，DeepSeek V3.2 引入了 DSA (DeepSeek Sparse Attention) 架构。这一架构旨在通过算法创新降低计算复杂度，但在工程落地中，传统的并行策略遇到了冲突。

传统策略：TP + SP 加速长序列的原理

在 DeepSeek V3.2 出现之前，张量并行（TP）与序列并行（SP）的组合是加速长文本推理的行业标准方案：

TP 解决计算瓶颈：通过沿隐藏层维度 H 切分权重，将大规模矩阵乘法分摊至多张 GPU，是降低首字延迟（TTFT）的关键手段。
SP 解决显存瓶颈：沿序列长度维度 L 切分激活值（如 KV Cache），有效避免长序列导致的显存溢出（OOM）。

DSA 的核心机制：打破 O(L^2) 限制

传统注意力机制的计算量随序列长度平方级增长（O(L^2)）。在 128K 级别的超长序列场景下，这种二次方的增长使得推理时间过长。DeepSeek V3.2 通过 DSA 架构中的 Indexer（索引器）机制打破了这一限制：

工作原理：Indexer 为每一个 Query Token 快速筛选出全量序列中最相关的 Top-K 个 Key Token。
复杂度优化：将注意力计算的复杂度从 O(L^2) 优化为近乎线性的 O(L·K)，使 128K 长度的推理在理论上成为可能。

DSA 部署面临的工程难题

尽管有了 Indexer 的稀疏化优化，单张 GPU 在面对 128K 序列时仍不堪重负：

单卡压力的延续： QKV 投影计算（O(L) 级别）及 Indexer 筛选过程（涉及近似 O(L^2) 的负荷）在 128K 长度下已是单张 GPU 难以独立完成的任务。
TP 与 Indexer 的冲突：Indexer 模块在计算相关性时需要在 H 轴执行聚合（Reduce Sum）。如果采用 TP 切分 H 轴，会引发高频且昂贵的 AllReduce 通信开销。这种开销会抵消 TP 的计算加速收益，导致整体性能下降。

因此，Context Parallelism (CP) 成为破解这一难题的关键：它避开了对 H 轴的切分，转而沿序列长度 L 维度进行任务分摊。

2. CP 核心原理：计算分摊与负载均衡

百度百舸设计的 CP 方案通过切分输入数据，从根本上分摊了每张 GPU 的计算与显存压力。

计算分摊与 TTFT 缩减

CP 策略将输入序列沿着 L 维度切分成 N 份（N 为并行度/CP 大小），让多张卡共同协作处理一个请求。如架构图所示，通过 cp_split_tokens 模块，每个 Rank 只接收 1/N 的 Query 片段。

这直接将 QKV 投影计算量和 Indexer 的 O(L^2) 筛选负荷分摊给 N 张卡，将单卡计算量降至 O(L^2/P) 级别，实现了近线性的 TTFT 缩减

2N 块重排负载均衡

由于因果注意力机制的特性，序列不同位置的 Token 计算量并不均等。为解决此问题，方案引入了负载均衡序列切分（Load-balanced sequence splitting）：

重排逻辑：将 Hidden States 精细划分为 2N 个子块。
首尾配对：采用「首尾配对」方式重新组合（例如 Rank 0 处理 b_1 和 b_2N 块）。这确保了各 Rank 承担的计算负荷高度一致，显著压低整体 TTFT。

3. 深度解析：高效混合并行流水线

该方案不仅是简单的切分，而是一套与 DeepSeek 特色架构（如 MLA、MoE）深度融合的精密流水线。

根据架构图，数据在系统中的流动遵循以下高效路径：

数据切分和重排：经过 Embedding 后，cp_split_tokens 将 Token 序列进行 2N 负载均衡重排并分发至各并行 Rank。
层内计算与局部投影（图中 qkv_a_atten_tp1）：TP 大小设为 1，每个 Rank 仅负责计算本地 1/N 长度的局部 Q_i 和 K_i，V_i ，大幅缩短了 TTFT，规避了 AllReduce 开销。
全局 KV 聚合与顺序恢复：进入 attention 计算前，所有 Rank 的 K_i 和 V_i 片段通过 AllGather 集合通信，聚合为完整的 K_full, V_full。其中 rerange 操作将负载均衡导致的乱序片段重新校准回正确的逻辑顺序。这使得每张 GPU 在做 Attention 计算时，依然拥有超长序列的「全局视野」，使得模型输出与单机方案完全一致。
核心计算（图中 Attention 内部流程）

Indexer 筛选（对应 Indexer_prepare）： Indexer 模块利用本地 Q_i 与全量的 K_full 进行相关性评估，为每个 Query Token 筛选出全量序列中最相关的 Top-K 个 Key 位置索引。
稀疏 Attention 计算（对应 MLA_prepare 与核心算子）：Attention 算子根据筛选出的 Top-K 索引，从全量的 K_full，V_full 中提取对应的 token 向量，与本地 Q_i 进行极低 FLOPs 的稀疏矩阵乘法。

专家并行协同： FFN 阶段采用 moe_dense_tp1 并结合 Deep_EP（专家并行），实现与 CP 的高效协同。
最终输出聚合：在完成 61 层计算后，执行 hidden_states_allgather_rerange，确保每个 Rank 最终持有完整的 Hidden States 并由 logits_processor 输出。