BurstAttention:可对非常长的序列进行高效的分布式注意力计算

提高llm中注意力机制效率的努力主要集中在两种方法上:优化单设备计算和存储能力,如FlashAttention,以及利用多设备的分布式系统,如RingAttention。

FlashAttention通过使用静态随机存储器(SRAM)来存储中间状态,而不是依赖于高带宽存储器(HBM)来提高注意力计算速度。

而RingAttention通过将长序列划分为子序列并将其分布在多个设备上进行并行处理来处理长序列。

虽然它们都提高了处理速度和效率,如果将它们组合起来使用是否可以有更大的提高呢?理论上是这样,但是在分布式环境中直接组合这两种方法无法充分利用它们的优势,并且存在兼容性问题。

而最新的研究BurstAttention可以将2者结合,作为RingAttention和FlashAttention之间的桥梁。

BurstAttention是一个创新的框架,它优化了跨设备的计算和通信,增强了内存使用,最小化了通信开销,提高了缓存效率。

BurstAttention在集群中的设备之间分割序列,每个设备通过将序列投影到查询、键和值嵌入中来处理序列的一部分。然后这些片段在设备之间循环,计算本地注意力得分,并将其汇总为全局注意力得分。

在他们的实验中,表明BurstAttention减少了40%的通信开销,并将8×A100 gpu上128K长度序列的训练速度提高了一倍。

这篇论文是3月发布的,但是作者没有提到他们是否会发布他们的实现,所以我们先看看他的论文吧:

https://avoid.overfit.cn/post/5aacdef85b104ff0a9faea9ad84f2a95

相关推荐
BeerBear22 分钟前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp
小气小憩1 小时前
“暗战”百度搜索页:Monica悬浮球被“围剿”,一场AI Agent与传统巨头的流量攻防战
前端·人工智能
神经星星1 小时前
准确度提升400%!印度季风预测模型基于36个气象站点,实现城区尺度精细预报
人工智能
IT_陈寒3 小时前
JavaScript 性能优化:5 个被低估的 V8 引擎技巧让你的代码快 200%
前端·人工智能·后端
惯导马工3 小时前
【论文导读】ORB-SLAM3:An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and
深度学习·算法
Juchecar4 小时前
一文讲清 PyTorch 中反向传播(Backpropagation)的实现原理
人工智能
黎燃4 小时前
游戏NPC的智能行为设计:从规则驱动到强化学习的演进
人工智能
机器之心4 小时前
高阶程序,让AI从技术可行到商业可信的最后一公里
人工智能·openai
martinzh4 小时前
解锁RAG高阶密码:自适应、多模态、个性化技术深度剖析
人工智能
机器之心5 小时前
刚刚,李飞飞空间智能新成果震撼问世!3D世界生成进入「无限探索」时代
人工智能·openai