HyScale 长上下文训练系统：GLM-5.1 百万 token 训练提速 2.07 倍
原文标题：HyScale: Scaling Long-Context Training for Learned Sparse Attention
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论文提出面向学习型稀疏注意力的长上下文训练系统 HyScale，核心洞察是选择输出是指标集合而非激活，据此设计 HyTopK 与选择重放，避免物化完整分数表并复用前向选择。在 512 张 H20 上使 GLM-5.1 的百万 token 序列训练较 Megatron-LM 提速 2.07 倍，并加速 DeepSeek-V4-Flash 与 Qwen3.8-Flash-Next 的稀疏注意力层。
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HyScale 在 512 张 H20 上让 GLM-5.1 百万 token 训练较 Megatron-LM 提速 2.07 倍
- •核心洞察：选择输出是指标集合而非激活，据此避免物化完整分数表
- •HyTopK 即时求每个 query 的精确 top-k，选择重放复用前向选择于重计算
- •512 张 H20 上，GLM-5.1 的 1M token 序列训练提速 2.07 倍
- •32 张 H800 上，DeepSeek-V4-Flash 的 CSA 层提速 2.01 倍，Qwen3.8-Flash-Next 的 QSA 层提速 1.57 倍
- •学习型稀疏注意力自 DeepSeek-V3.2 起已在生产中被广泛采用，选择环节成为训练瓶颈
为什么重要：百万 token 训练的成本瓶颈落在选择环节，这是面向长上下文训练基础设施的可复用优化，对自研稀疏注意力训练的团队价值直接。
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