本播客深入探讨了统一序列并行（Unified Sequence Parallelism，简称USP）方法，这是一种用于训练具有极长上下文的生成式AI模型的先进技术。我们分析了现有的序列并行方法，如DeepSpeed-Ulysses和Ring-Attention，并提出了一个统一的框架，该框架结合了两者的优点，同时克服了它们的局限性。通过详细讨论，我们将深入了解USP如何与数据并行、张量并行、ZeRO和流水线并行等现有并行技术相结合，从而为4D混合并行系统提供最佳实践。此外，我们还分享了实验结果，这些结果强调了USP在各种硬件配置下的性能，并展示了其在扩展模型上下文长度和提高训练效率方面的潜力。