APB序列并行框架：突破大模型长文本处理瓶颈

APB序列并行框架：大模型长文本处理新突破

在大模型发展浪潮中，长文本处理速度一直是困扰业界的难题。传统Transformer架构的注意力机制在面对海量长文本时，速度会大幅下降。清华大学联合多方推出的APB序列并行推理框架，成为解决这一问题的关键技术。

APB框架的独特优势在于“序列并行+稀疏注意力”的创新结合。它如同高效“协同作战”团队，把长文本“肢解”，分配给多个GPU并行处理，还配备“局部KV缓存压缩”与“精简通信”技能，解决复杂语义依赖问题。

实测中，APB框架表现惊人。在128K超长文本测试里，速度比肩Flash Attention且快10倍，性能超越传统FlashAttention，还让英伟达力推的Star Attention甘拜下风，速度提升1.6倍。

APB框架两大“神招”是提升并行度和减少无效计算。通过分布式计算，将任务分散到多个GPU，在序列并行方面扩展性强。引入稀疏注意力机制，像“火眼金睛”专家，只关注关键信息，减少计算量。

其核心组件包括更小巧的Anchor block，像“导航仪”聚焦关键信息；独创的Passingblock，解决长距离语义依赖；查询感知的上下文压缩，精准筛选关键信息。

基于这些，APB框架构建了流畅推理流程，从上下文分割到极速计算，环环相扣。在多个模型和benchmark测试中，APB框架力压群雄，在性能和速度间取得最佳平衡，文本越长优势越明显。

此外，APB框架兼容性卓越，能适应不同分布式环境和模型规模。随着它的问世，大模型长文本推理“瓶颈”将被打破，AI应用将迎来新变革。项目地址：https://github.com/thunlp/APB；论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12085