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Ulysses序列并行技术详解：ms-swift如何降低长序列显存占用

在当前大模型训练的实践中，一个越来越突出的问题浮出水面：我们能构建千亿参数的模型，却常常被几千token的输入序列卡住——不是算力不够，而是显存撑不住。尤其是在处理法律文书、科研论文、长对话历史或视频帧序列这类高上下文任务时，“OOM”（Out of Memory）成了开发者最熟悉的报错信息。

问题的根源在于Transformer架构中那个优雅又昂贵的设计：自注意力机制。它带来了强大的建模能力，但也带来了 $ O(S^2) $ 的显存消耗——当序列长度从512跳到8192，中间缓存会膨胀256倍。即便使用H100这样的顶级GPU，面对32k以上的上下文，依然可能束手无策。

有没有办法打破这个瓶颈？有。近年来，一系列“序列并行”技术应运而生，试图将长序列像数据一样分发到多个设备上协同处理。其中，Ulysses序列并行因其简洁性与高效性，在实际工程中脱颖而出。而魔搭社区推出的ms-swift框架，则让这项技术真正走向“开箱即用”，成为解决长文本训练难题的关键拼图。

从“每卡全量”到“分段协作”：Ulysses的核心思想

传统分布式训练中，每个GPU通常持有完整的模型副本和完整的一批数据。这种模式下，无论你有多少张卡，单张卡仍需容纳整个序列的Key-Value Cache和注意力权重矩阵——这显然无法缓解长序列带来的显存压力。

Ulysses的突破点在于：不再要求每个设备掌握全局序列。相反，它把输入序列沿长度维度切分成N段，每段由一个GPU负责处理。比如一段16k的文本，用4卡运行时，每张卡只拿到4k的子序列。

但这引发了一个关键问题：如果每张卡只有局部序列，怎么计算全局注意力？毕竟，第1段的内容可能需要关注第16段的信息。

答案是：通信换显存。

Ulysses通过两次All-Gather操作，让每个设备都能获取完整的Key和Value矩阵：

1. 所有设备各自计算自己分段上的 $ K_i, V_i $；
2. 通过All-Gather(K)和All-Gather(V)，每个设备拼接出完整的 $ K_{\text{full}}, V_{\text{full}} $；
3. 各设备使用本地的Query $ Q_i $ 与全局KV进行注意力计算，输出仅对应其分段的结果 $ \text{Output}_i $；
4. 最终将各段输出Concat即可还原完整结果。

这一设计巧妙地规避了存储完整 $ QK^T $ 矩阵的需求。原本峰值显存为 $ O(BS^2d) $，现在变为 $ O(B \cdot S \cdot (S/N) \cdot d) = O(BS^2d/N) $ ——显存压力直接下降N倍，N即并行设备数。

更重要的是，这种策略无需修改模型结构，只需在注意力层前后插入通信逻辑，就能适配绝大多数基于PyTorch的实现。这也正是它能在ms-swift中快速落地的重要原因。

显存 vs 通信：一场值得的权衡

当然，天下没有免费的午餐。Ulysses节省了显存，但引入了额外的通信开销。主要成本集中在All-Gather阶段，总通信量约为 $ O(N \cdot B \cdot S \cdot d) $。以Qwen3-7B为例，隐藏维度d=4096，若在4卡上处理16k序列，单次前向传播需传输约4GB数据。

听起来很大？其实不然。现代多卡节点普遍配备NVLink，带宽可达900GB/s以上。这意味着不到50ms即可完成一次All-Gather。相比之下，显存溢出导致训练失败的代价要高得多。

而且，ms-swift并非简单堆砌Ulysses，而是将其与其他优化技术深度协同：

• Flash-Attention 2/3：进一步压缩临时激活值，减少HBM访问次数；
• Liger-Kernel：专为序列并行定制的CUDA内核，融合通信与计算，避免中间张量落盘；
• Gradient Checkpointing：在反向传播中按需重建中间状态，进一步压低峰值显存。

这些组合拳使得Ulysses的实际性能损失远低于理论预期。实测表明，在8卡A10集群上启用Ulysses后，吞吐仅下降10%~15%，却换来长达4倍的序列支持能力——从4k提升至32k。

工程落地：ms-swift如何让复杂变简单

如果说Ulysses解决了“能不能”的问题，那么ms-swift则回答了“好不好用”的问题。

在真实开发场景中，手动实现分布式注意力不仅繁琐，还极易出错。而ms-swift通过声明式配置，将整个过程简化为一行参数：

parallel: sequence_parallel_size: 4

一旦设置，框架会自动完成以下动作：

• 动态重写模型中的注意力层，注入Ulysses-aware的实现；
• 调整数据加载器，确保输入长度可被整除（必要时自动padding）；
• 插入NCCL通信调度点，优化All-Gather执行时机；
• 与Flash-Attention联动，启用融合内核以减少内存拷贝。

用户甚至不需要知道底层发生了什么。无论是Qwen3、Llama4还是DeepSeek系列，只要符合HuggingFace格式，均可一键开启长序列训练。

更进一步，ms-swift支持混合并行策略。你可以同时启用：

• 数据并行（DDP）：复制模型副本，扩大batch size；
• 张量并行（TP）：拆分线性层，适应超大模型；
• 序列并行（SP）：切分输入，突破长度限制；

三者结合，形成真正的“3D并行”，应对万亿参数+百万token的极端挑战。

实战案例：小显存跑大模型

某团队希望微调Qwen3-VL进行视频摘要任务，输入为连续抽取的视频帧特征，序列长度达16k tokens。初始尝试在单张A10（24GB）上运行，立即触发OOM。

原始方案失败原因分析：
- ViT编码器输出的视觉token序列过长；
- KV Cache占用超过28GB，远超单卡容量；
- 即使启用gradient checkpointing，仍无法收敛。

采用ms-swift + Ulysses后的解决方案：

swift sft \ --model_type qwen3-vl \ --dataset video_summary_16k \ --sequence_length 16384 \ --sequence_parallel_size 2 \ --use_flash_attn true \ --train_batch_size_per_gpu 1

结果：
- 使用两张A10（共48GB），显存峰值控制在21GB以内；
- 训练稳定收敛，平均吞吐达42 tokens/s；
- 成功支持最长20k视觉token输入，满足业务需求。

这个案例清晰展示了Ulysses的价值：它不追求极致性能，而是打开“不可能”的大门。对于资源有限的团队来说，这意味着可以用更低的成本探索更高阶的应用。

设计边界与最佳实践

尽管强大，Ulysses也有其适用边界，盲目使用反而可能适得其反。

✅ 推荐使用场景：

• 高序列长度（>8k）、低批大小（BS=1~2）的训练任务；
• 显存已成为主要瓶颈，且无法通过梯度检查点解决；
• 多卡环境具备高速互联（如NVLink），通信延迟可控；
• 模型参数量较大（>3B），否则通信开销占比过高。

❌ 不建议使用场景：

• 极短序列（<2k）或极小模型（<1B）；
• PCIe连接的跨节点训练（带宽不足，通信成为瓶颈）；
• 对延迟极度敏感的在线服务场景。

🔧 实用建议：

1. 优先压缩batch size和启用地标检查点，作为第一道防线；
2. 当上述方法仍OOM时，再考虑启用Ulysses；
3. 尽量保证输入长度能被sequence_parallel_size整除，避免无效padding；
4. 搭配Liger-Kernel使用，可进一步减少30%以上的通信等待时间；
5. 开启ms-swift的日志追踪功能，便于定位分布式环境下的异常。

写在最后：让长上下文成为标配

回顾过去几年，大模型的发展主线之一就是“上下文窗口”的不断扩展。从最初的512，到如今动辄128k，我们正逐步迈向“永续记忆”的AI时代。然而，如果没有像Ulysses这样扎实的系统级创新，这些数字只能停留在纸面。

Ulysses的意义不仅在于技术本身，更在于它代表了一种思路转变：当我们无法靠硬件蛮力解决问题时，就该重新思考软件的组织方式。通过将“序列”也纳入并行维度，它打破了“每卡必须完整承载样本”的思维定式。

而ms-swift所做的，是把这种前沿研究转化为生产力工具。它没有鼓吹“颠覆”，而是默默降低门槛，让更多团队能够站在巨人的肩膀上前行。

未来，随着RAG、智能代理、长文档理解等应用深入发展，处理万级以上token的能力将不再是亮点，而是基本要求。而在那一天到来之前，像Ulysses这样的技术，正在为我们铺平道路。