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[FSDP] Try to optimize context parallelism

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#1,062 创建于 2025年12月8日

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描述

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

贡献者指南

研究方向
调查FSDP上下文并行实现，以确定通信瓶颈，特别是用于熵和logp的全收集。考虑计算局部损失以减少通信。
技术栈
pythonpytorch
领域
backendmachine learningperformance
议题类型
性能
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
3
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
1-2 天
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
需要先调研
前置要求
PythonPyTorch
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
30