ringattention

环形分布注意力，让长上下文处理又快又省显存

ringattention 是一个专注于大上下文场景的注意力机制优化项目，旨在解决长序列处理中计算和内存开销过大的问题。它通过环形（ring）分布策略，将注意力计算分散到多个设备或计算单元上，实现高效的并行处理，从而支持超长上下文的模型训练和推理。项目提供简洁的 Python 接口，易于集成到现有深度学习框架中。核心能力包括：动态负载均衡、显存优化、以及针对长序列的线性复杂度近似。它特别适合需要处理数万甚至数十万 token 的 NLP 任务，如文档级理解、长对话生成等。目前项目处于早期阶段，但设计思路清晰，为大规模语言模型的长上下文扩展提供了新方案。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 773

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队haoliuhl

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/haoliuhl/ringattention

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型large-language-models,long-context,memory-efficient,transformers

GitHub 星标★ 773

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-06-01 00:00:00

最近更新2026-09-14 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

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综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

核心亮点

采用环形分布策略，有效降低长序列注意力计算的内存峰值
支持动态负载均衡，多设备利用率高，扩展性强
接口简洁，易于集成到 PyTorch 等主流框架

不足之处

早期项目，文档和社区生态尚待完善
对非标准注意力变体的兼容性可能有限

适用场景

训练/推理超长文档（如书籍、法律文书）的 LLM
长对话或多轮交互场景的模型优化
在有限显存下处理超长序列的科研实验

替代项目

FlashAttention、Longformer、BigBird

项目介绍

ringattention 是模型训练领域的开源项目，由 haoliuhl 开发，2023 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 523 个项目，GitHub 星标数为 773。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-14。Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：训练/推理超长文档（如书籍、法律文书）的LLM。同类可对比的替代方案包括 FlashAttention、Longformer、BigBird。

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