1.[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
2.八数码C++源代码
3.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的源码使用和源码
[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
原文链接： Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比，核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的源码activation在sequence维度进行切分，而CP则进一步扩展，源码对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，源码形成更高效的源码并行处理策略。除了Attention模块外，源码android找厕所源码其他如Layernorm、源码Dropout等模块在CP并行中无需任何修改，源码因为它们在处理过程中没有涉及多token间的源码交互。
Attention模块之所以特殊，源码是源码因为在计算过程中，每个token的源码查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算，存在内在依赖性。源码因此，源码在进行CP并行时，源码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reduce_scatter分发gradient梯度。python金融编程源码
为了降低显存使用，前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置（相同TP组内）进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2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。vert.x 源码AG表示allgather，RS表示reduce_scatter，AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter，RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，源码资本HR号码但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算或扩大TP（tensor parallel）大小，但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则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opencv 直接看源码通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中，用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料：
八数码C++源代码
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>
#include<ctime>
#define maxhash
#define hash(x) x%maxhash
using namespace std;
typedef unsigned long long ULL;
vector<ULL>list[maxhash];
vector<int>dist[maxhash];
inline int abs(int x)
{
return x<0?-x:x;
}
int hval[][];
void fill_hval(int *d)
{
for(int i=0;i<=8;i++)//number i
{
int pos;
for(int k=1;k<=9;k++)//i's position
if(d[k]==i)
{
pos=k;
break;
}
for(int j=1;j<=9;j++)
{
hval[i][j]=abs((j-1)/3-(pos-1)/3)+abs((j-1)%3-(pos-1)%3);
}
}
}
int h(ULL d)
{
int answer=0;
for(int i=9;i>=1;i--)
{
int x=d%;
d/=;
answer+=hval[x][i];
}
return answer;
}
int ToARR(ULL s,int *d)
{
int z=0;
for(int i=9;i>=1;i--)
{
d[i]=s%;
if(d[i]==0) z=i;
s/=;
}
return z;
}
ULL ToULL(int *d)
{
ULL ans=0;
for(int i=1;i<=9;i++)
ans=ans*+d[i];
return ans;
}
void insert(ULL x,int di)
{
ULL hx=hash(x);
list[hx].push_back(x);
dist[hx].push_back(di);
}
int find(ULL x)
{
ULL hx=hash(x);
int size=list[hx].size();
for(int i=0;i<size;i++)
if(x==list[hx][i]) return dist[hx][i];
return -1;
}
inline void swap(int &x,int &y)
{
int t=x;
x=y;
y=t;
}
struct state{
int step;
ULL x;
friend bool operator <(state a,state b)
{
return a.step>b.step;
}
};
int cnt=0;
void AStar(int *from,int *to)
{
priority_queue<state>q;
ULL x=ToULL(from);
ULL y=ToULL(to);
fill_hval(to);
q.push((state){ h(x),x});
insert(x,0);
int d[];
while(!q.empty())
{
cnt++;
state s=q.top();
ULL i=s.x; q.pop();
int step=find(i);
int z=ToARR(i,d);
//printf("%lld %d %d\n",i,step,z);
if(i==y) return;
if(z-3>0)
{
swap(d[z],d[z-3]);
ULL j=ToULL(d);
swap(d[z],d[z-3]);
if(find(j)!=-1) goto out1;
q.push((state){ step+h(j),j});
insert(j,step+1);
}
out1:
if(z+3<)
{
swap(d[z],d[z+3]);
ULL j=ToULL(d);
swap(d[z],d[z+3]);
if(find(j)!=-1) goto out2;
q.push((state){ step+h(j),j});
insert(j,step+1);
}
out2:
if(z%3!=0)
{
swap(d[z],d[z+1]);
ULL j=ToULL(d);
swap(d[z],d[z+1]);
if(find(j)!=-1) goto out3;
q.push((state){ step+h(j),j});
insert(j,step+1);
}
out3:
if(z%3!=1)
{
swap(d[z],d[z-1]);
ULL j=ToULL(d);
swap(d[z],d[z-1]);
if(find(j)!=-1) continue;
q.push((state){ step+h(j),j});
insert(j,step+1);
}
}
}
int from[],to[];
void work()
{
for(int i=1;i<=9;i++)
scanf("%d",&from[i]);
for(int i=1;i<=9;i++)
scanf("%d",&to[i]);
AStar(from,to);
ULL y=ToULL(to);
printf("%d ",find(y));
#ifdef DEBUG
printf("%d ",clock());
printf("%d ",cnt);
#endif
}
int main()
{
#ifdef DEBUG
freopen("debug.in","r",stdin);
freopen("debug.out","w",stdout);
#endif
work();
return 0;
}
这是基于曼哈顿距离的估价函数的Astar
源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
源码详解系列(八)：HikariCP深度剖析
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。参考资料：
HikariCP官方GitHub地址