Transformer的"二次方注意力瓶颈"的问题是老生常谈了。这个瓶颈到底卡在哪实际工程里怎么绕过去？本文从一个具体问题出发，介绍Mosaic这套多轴注意力分片方案的设计思路。
注意力的内存困境
注意力机制的计算公式：
Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d) × V
问题出在 QKᵀ 这个矩阵上，它的形状是
(序列长度 × 序列长度)
。
拿150,000个token的序列算一下：
Memory = 150,000² × 4 bytes = 90 billion bytes ≈ 84 GB
这只是注意力权重本身的开销，而且还是单层、单头。A100的显存上限是80GB，放不下就是放不下。
现有方案的局限
FlashAttention 它通过分块计算，不需要把完整的注意力矩阵实例化出来，内存复杂度从O(n²)降到O(n)。单卡场景下效果很好，但问题是整个序列还是得塞进同一张GPU。
Ring Attention 换了个思路：把序列切片分到多张GPU上，每张卡持有一部分Q，K和V在GPU之间像传令牌一样轮转，一维序列处理起来是很不错的。
但是多维怎么办？
比如处理表格数据的Transformer，输入张量形状是
(batch, rows, features, embed)
。模型需要在不同维度上做注意力：features维度只有5个token，rows维度却有150,000个。前者单卡轻松搞定，后者则必须分片。
现有的库都没法干净地处理这种多轴场景。手写的话，每个轴要单独写分片逻辑，进程组管理、张量reshape全得自己来。代码会变得很脏。
Mosaic的设计
Mosaic本质上是个协调层，负责把不同的注意力轴路由到合适的计算后端：
import mosaic
# Small axis: run locally
feature_attn = mosaic.MultiAxisAttention(
embed_dim=96,
num_heads=4,
attention_axis=2, # features dimension
backend="local" # no communication needed
)
# Large axis: shard across GPUs
row_attn = mosaic.MultiAxisAttention(
embed_dim=96,
num_heads=4,
attention_axis=1, # rows dimension
backend="ring" # ring attention across GPUs
)
底层Mosaic会自动处理轴的置换、QKV投影前的reshape、后端分发、以及计算完成后张量形状的还原。模型代码保持清晰，分布式的复杂性被封装掉了。
Ring Attention的工作机制
核心思想其实很直接：不需要同时持有全部的K和V。可以分批计算注意力分数，逐步累积，最后再做归一化。
比如说4张GPU的情况下流程是这样的：
Initial state:
GPU 0: Q₀, K₀, V₀
GPU 1: Q₁, K₁, V₁
GPU 2: Q₂, K₂, V₂
GPU 3: Q₃, K₃, V₃
Step 1: Each GPU computes attention with its local K, V
GPU 0: score₀₀ = Q₀ @ K₀ᵀ
...
Step 2: Pass K, V to the next GPU in the ring
GPU 0 receives K₃, V₃ from GPU 3
GPU 0 sends K₀, V₀ to GPU 1
Step 3: Compute attention with received K, V
GPU 0: score₀₃ = Q₀ @ K₃ᵀ
Accumulate with score₀₀
Repeat for all chunks...
Final: Each GPU has complete attention output for its Q chunk
单卡内存占用变成O(n²/p)，p是GPU数量。8张卡的话内存需求直接砍到1/8。150k序列从84GB降到约10GB每卡。
Mesh2D：更激进的分片
序列特别长的时候Ring Attention的线性分片可能还不够，这时候可以用Mesh2D把Q和K都切分了：
4 GPUs arranged in 2×2 mesh:
K₀ K₁
┌──────┬──────┐
Q₀ │GPU 0 │GPU 1 │
├──────┼──────┤
Q₁ │GPU 2 │GPU 3 │
└──────┴──────┘
Each GPU computes one tile of QKᵀ
内存复杂度降到O(n²/p²)。64张卡组成8×8网格时，每卡内存需求下降64倍。
attn=mosaic.MultiAxisAttention(
embed_dim=128,
num_heads=8,
attention_axis=1,
backend="mesh2d",
mesh_shape=(8, 8)
)
感知集群拓扑的组合策略
在实际部署环境里，不同GPU之间的通信带宽差异很大。节点内GPU走NVLink能到900 GB/s，跨节点通过InfiniBand通常只有200 GB/s左右。
ComposedAttention
就是针对这种拓扑特征设计的：
# 4 nodes × 8 GPUs = 32 total
composed = mosaic.ComposedAttention(
mesh_shape=(4, 8), # (nodes, gpus_per_node)
head_parallel=True, # Split heads across nodes (slow link)
seq_parallel="ring" # Ring within nodes (fast link)
)
需要更精细控制的话，可以用
HierarchicalAttention
：
hier = mosaic.HierarchicalAttention(
intra_node_size=8,
intra_node_strategy="local", # Compute locally within node
inter_node_strategy="ring" # Ring between node leaders
)
重通信走快链路轻通信才跨节点。
实现细节
整个库大约800行Python，核心代码如下：
class MultiAxisAttention(nn.Module):
def forward(self, x):
# 1. Move attention axis to seq position
x, inv_perm = self._permute_to_seq(x)
# 2. Flatten batch dims, project QKV
x = x.view(-1, seq_len, embed_dim)
qkv = self.qkv_proj(x).view(batch, seq, 3, heads, head_dim)
q, k, v = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4).unbind(0)
# 3. Dispatch to backend
out = self._attn_fn(q, k, v) # local, ring, or mesh2d
# 4. Project output, restore shape
out = self.out_proj(out.transpose(1, 2).reshape(...))
return out.permute(inv_perm)
后端封装了现有的成熟实现：
local
后端调用
F.scaled_dot_product_attention
（也就是FlashAttention），
ring
后端用ring-flash-attn库的
ring_flash_attn_func
，
mesh2d
是自定义的all-gather加SDPA，所有的底层都跑的是FlashAttention内核。
所有后端统一用FlashAttention的融合GEMM+softmax实现。后端函数在初始化时就绑定好，前向传播不做分支判断。张量操作尽量用
x.view()
而不是
x.reshape()
，保持内存连续性。集合通信的目标张量预分配好，避免
torch.cat
的开销。模块级别做导入不在每次前向传播时产生import开销。
快速上手
安装：
pip install git+https://github.com/stprnvsh/mosaic.git
# With ring attention support
pip install flash-attn ring-flash-attn
单节点启动：
torchrun --nproc_per_node=4 train.py
多节点的话：
# Node 0
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=8 --node_rank=0 \
--master_addr=192.168.1.100 --master_port=29500 train.py
# Node 1
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=8 --node_rank=1 \
--master_addr=192.168.1.100 --master_port=29500 train.py
训练脚本示例：
import mosaic
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group("nccl")
ctx = mosaic.init(sp_size=dist.get_world_size())
model = MyModel().to(ctx.device)
# Data is pre-sharded: each GPU has seq_total / world_size tokens
x_local = load_my_shard()
out = model(x_local) # Communication handled by Mosaic
总结
最后，Mosaic不会自动并行化模型（这个用nnScaler），不管数据并行（PyTorch DDP/FSDP的事），也不处理模型分片（交给FSDP或Megatron）。
Mosaic专注于一件事：多轴注意力的分片路由，这套方案最初是给 nanoTabPFN 做的，一个表格数据Transformer。
这个模型要同时在rows（150k个）和features（5个）两个维度做注意力。标准Ring Attention对维度语义没有感知，它只认序列这个概念，分不清rows和features的区别。
所以Mosaic需求很明确：小轴本地算，大轴分布式算，轴的路由逻辑不能侵入模型代码，有兴趣的可以试试。
https://avoid.overfit.cn/post/791e0f30540e4d289a43d01d383e8ab2
作者：Pranav Sateesh
