С развитием больших языковых моделей (LLM) возникает всё более острый вопрос обработки ауторегрессивного декодирования при работе с огромными историями ключ-значение (KV) длиной в миллионы токенов. Современные задачи требуют минимизации задержек между каждым токеном ввода и вывода, то есть строгого соблюдения ограничения Token-to-Token Latency (TTL). Достижение таких целей сталкивается с двумя основными препятствиями: затратами на чтение весов в слоях Feed-Forward Network (FFN) и эффективным управлением и чтением увеличенных в размерах KV кэшей. Текущие подходы, к примеру Tensor Parallelism (TP), обеспечивают неплохую оптимизацию для операций с FFN, однако в части внимания (attention) данный способ оказывается неэффективным, особенно при масштабировании параллелизма выше числа голов внимания. Это ведет к невыгодному дублированию KV данных, ограничению размера батча и снижению общей эффективности модели.
Дополнительно следует учитывать, что операции с длинными KV историями требуют обращения к памяти типа DRAM, что масштабирует время чтения линейно с увеличением размера батча, накладывая жесткие ограничения на производительность и пропускную способность. В ответ на эти вызовы была предложена инновационная гибридная стратегия под названием Helix Parallelism, которая призвана радикально пересмотреть параллелизм и распределение данных в процессе декодирования. Helix Parallelism решает проблему, объединив KV параллелизм во время внимания с традиционным Tensor Parallelism или перемножением TP и Expert Parallelism (EP) для слоев FFN. Основная идея состоит в шардировании KV данных по GPU, что позволяет значительно снизить дублирование и оптимизировать чтение больших KV массивов. При этом для вычислений FFN ресурсы GPU заново перераспределяются под TP или TP×EP, что обеспечивает максимальную эффективность обработки моделей как плотного типа, так и с экспертами (Mixture of Experts).
Особое внимание в Helix Parallelism уделено сохранению точного поведения внимания, что требует выполнения легковесного шага коммуникации между GPU. Для снижения накладных расходов на эту коммуникацию разработана методика Helix HOP-B, которая эффективно маскирует коммуникационные задержки путем перекрытия процессов пакетной передачи данных (batchwise overlap). Это позволяет сохранять низкий TTL и при этом повышать эффективность ресурсоиспользования. Практические эксперименты продемонстрировали, что применение Helix Parallelism способно сократить TTL до 1.5 раза при фиксированных размерах батча.
Кроме того, стратегия поддерживает рост размера батча в 32 раза без увеличения латентности, что кардинально выводит производительность на новые уровни. Модель DeepSeek-R1 на аппаратной платформе Blackwell является ярким примером успешного внедрения Helix Parallelism, делая реальное применение масштабных языковых моделей с очень длинными последовательностями не просто теоретической возможностью, а повседневной реальностью. Эта технология имеет большое значение для практичных сценариев интерактивного использования LLM, когда требования к времени отклика и качеству генерации текста неразрывно связаны. От новостных агрегаторов и систем автоматического написания статей до интерактивных ассистентов и систем анализа больших данных – потенциал Helix Parallelism разрастается параллельно с развитием искусственного интеллекта. В целом Helix Parallelism представляет собой новый рубеж в оптимизации масштабных языковых моделей, позволяя преодолеть исторические ограничения, связанные с хранением и обработкой длинных KV историй и архитектурных особенностей FFN и attention.
Сочетание продуманной стратегии шардирования, гибридного использования параллелизма и технологических новшеств коммуникационных протоколов открывает перспективы для многих приложений, требующих быстрого и эффективного языкового декодирования. Такой прорыв способствует не только улучшению производительности текущих систем, но и закладывает базу для дальнейшего масштабирования и инноваций в области больших языковых моделей.
