APB：分布式长上下文推理框架

什么是APB技术？

APB（Accelerating Distributed Long-Context Inference by Passing Compressed Context Blocks across GPUs）是由清华大学等顶尖机构联合研发的一种创新性分布式长上下文推理框架。该技术通过引入高效的稀疏注意力机制和序列并行推理方法，成功突破了大语言模型处理超长文本时的效率瓶颈。

APB的核心优势在于其独特的锚点块（Anchor Block）和传递块（Passing Block）设计，结合先进的查询感知上下文压缩技术。这种创新的方法在显著降低计算开销的同时，确保关键信息的精准传递，从而实现了对长距离语义依赖关系的高效处理。

APB的主要特点与功能

• 卓越的推理效率：相比传统的注意力机制，APB在128K文本长度上实现了显著的速度提升。具体而言，APB比Flash Attention快约10倍，比英伟达的Star Attention快1.6倍，同时保持了优异的任务性能。
• 灵活的分布式计算：
  • 智能序列分割：输入文本被均匀分配到多个计算节点，并在每个节点上附加一个小型锚点块（Anchor Block），确保对初始上下文信息的可见性。
  • 高效压缩传输

  通过Locret保留头机制对KV缓存进行压缩，大幅减少通信数据量和计算负担。

• 优化的通信机制：采用AllGather通信方式，将压缩后的上下文块高效传递至各个节点，并构建完整的上下文信息流。
• 动态上下文管理：通过灵活的传递机制，确保每个节点能够获得所需的信息片段，同时避免不必要的数据传输开销。