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[FSDP] Try to optimize context parallelism

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#1,062 opened on 2025年12月8日

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説明

Currently the context parallelism's training time is like 2 times when we use cp=2 than cp=1, we should try to optimize this for long sequence, maybe reduce the all gather entropy and logp and calculate the local loss to reduce the numbers of communication

コントリビューターガイド

調査方針
FSDPのコンテキスト並列実装を調査し、特にエントロピーとlogpのためのオールギャザーにおける通信のボトルネックを特定する。ローカル損失を計算して通信を削減することを検討する。
技術スタック
pythonpytorch
領域
backendmachine learningperformance
Issue 種別
パフォーマンス
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
調査が必要
前提条件
PythonPyTorch
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
30