MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention:单GPU实现330万Token上下文推理
来源:机器之心
时间:2024-10-27 09:51:42 106浏览 收藏
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本文第一作者肖光烜是麻省理工学院电子工程与计算机科学系(MIT EECS)的三年级博士生,师从韩松教授,研究方向为深度学习加速,尤其是大型语言模型(LLM)的加速算法设计。他在清华大学计算机科学与技术系获得本科学位。他的研究工作广受关注,GitHub上的项目累计获得超过9000颗星,并对业界产生了重要影响。他的主要贡献包括SmoothQuant和StreamingLLM,这些技术和理念已被广泛应用,集成到NVIDIA TensorRT-LLM、HuggingFace及Intel Neural Compressor等平台中。本文的指导老师为韩松教授(https://songhan.mit.edu/)
论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.10819 项目主页及代码:https://github.com/mit-han-lab/duo-attention
检索头的 KV 缓存优化:DuoAttention 为检索头保留完整的 KV 缓存,这些头对长距离依赖信息的捕捉至关重要。如果对这些头的 KV 缓存进行剪裁,将导致模型性能严重下降。因此,检索头需要对上下文中的所有 token 保持 “全注意力(Full Attention)”。 流式头的轻量化 KV 缓存:流式头则主要关注最近的 token 和注意力汇点。这意味着它们只需要一个固定长度的 KV 缓存(Constant-Length KV Cache),从而减少了 KV 缓存对内存的需求。通过这种方式,DuoAttention 能够以较低的计算和内存代价处理长序列,而不会影响模型的推理能力。
检索头的自动识别:为了准确区分哪些头是检索头,DuoAttention 提出了一种轻量化的优化算法,使用合成数据集来训练模型自动识别重要的检索头。这种优化策略通过密码召回任务(Passkey Retrieval),确定哪些注意力头在保留或丢弃 KV 缓存后对模型输出有显著影响。最终,DuoAttention 在推理时根据这一识别结果,为检索头和流式头分别分配不同的 KV 缓存策略。
内存消耗显著降低:DuoAttention 在多头注意力模型(Multi-Head Attention,MHA)上将内存消耗减少了 2.55 倍,在分组查询注意力模型(Grouped-Query Attention,GQA)上减少了 1.67 倍。这是由于对流式头采用了轻量化的 KV 缓存策略,使得即使在处理百万级别的上下文时,模型的内存占用依然保持在较低水平。 解码(Decoding)和预填充(Pre-Filling)速度提升:DuoAttention 的解码速度在 MHA 模型中提升了 2.18 倍,在 GQA 模型中提升了 1.50 倍。在预填充方面,MHA 和 GQA 模型的速度分别加快了 1.73 倍和 1.63 倍,有效减少了长上下文处理中的预填充时间。
百万级 token 处理能力:结合 4 比特量化(Quantization)技术, DuoAttention 实现 Llama-3-8B 在单个 A100 GPU 上处理高达 330 万 token 的上下文,这一结果是标准全注意力机制的 6.4 倍。
多轮对话系统(Multi-Turn Dialogues):DuoAttention 使对话模型能够高效处理长时间对话记录,从而更好地理解用户上下文,提升交互体验。 长文档处理与摘要生成:在文档分析、法律文本处理、书籍摘要等任务中,DuoAttention 极大减少内存占用,同时保持高精度,使长文档处理更加可行。 视觉与视频理解:在涉及大量帧的上下文信息处理的视觉和视频任务中,DuoAttention 为视觉语言模型(Visual Language Models,VLMs)提供了高效推理方案,显著提升了处理速度。
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