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⑴ [转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行

Context Parallel并行的核心特点和机制如下：

1. 核心差异：

   • 与sequence并行相比，CP对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，形成更高效的并行处理策略。
   • SP仅针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分。

2. 模块处理：

   • 在CP并行中，除了Attention模块外，其他如Layernorm、Dropout等模块无需任何修改，因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。

3. Attention模块的特殊性：

   • 每个token的查询需要与同一sequence中其他token的键和值进行交互计算，存在内在依赖性。
   • 在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量。
   • 反向计算时则通过rece_scatter分发gradient梯度。

4. 显存使用优化：

   • 前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，以降低显存使用。
   • 反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。

5. 通信操作：

   • 通信操作在特定的rank位置进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和rece_scatter。
   • 以TP2CP2的transformer网络为例，CP并行的通信操作在Attention之前执行，其他则为TP通信。

6. 解决OOM问题的优势：

   • LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽。
   • CP能更高效地解决这一问题，每个GPU处理一部分序列，同时减少CP倍的通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。

7. 实现方式：

   • 用户可通过指定contextparallelsize在Megatron中实现CP。
   • 具体源码实现以MegatronCore 0.5.0版本为例进行说明。

总结：Context Parallel并行是一种高效的并行处理策略，通过对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，并结合特定的通信操作，能够显着降低显存使用并提高处理效率，特别适用于长序列的LLM任务。

⑵ 源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码

HikariCP是一个高效数据库连接池，它的核心在于通过“池”复用连接，减少创建和关闭连接的开销。本文将全面介绍HikariCP的使用方法和源码细节。

使用场景与内容

本文将涉及HikariCP的以下内容：

• 如何获取连接对象并进行基本操作


• 项目环境设置，包括JDK、Maven版本和依赖库


• 如何配置HikariCP，包括依赖引入和配置文件编写


• 初始化连接池，以及通过JMX进行管理


• 源码分析，重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类，以及其创新的“标记模型”


• HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置

核心原理

HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”，通过减少锁的使用，提高并发性能。它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的效率，结合CAS机制实现无锁的借出和归还操作。

源码亮点

源码简洁且易读，特别是ConcurrentBag类，它是HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似，包含一个通用的资源池，可以应用于其他需要池化管理的场景。

总结

通过本文，读者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。