英伟达提出全新 Star Attention：10 倍加速大语言模型推理，登顶 Hugging Face 论文榜

大模型如今已具有越来越长的上下文，而与之相伴的是推理成本的上升。英伟达最新提出的 Star Attention，能够在不损失精度的同时，显著减少推理计算量，从而助力边缘计算。

当下的手机及 AIPC 中都会安装本地大模型，然而上下文长度增加，推理时的计算成本也会显著增长。最明显的一个后果就是，用户输入问题后需要等待很久才能看到结果。

为此，已有多种优化方案提出，例如 Flash Attention，而 11 月 26 日英伟达提出的 Star Attention 机制，可用于提升 Transformer 模型在处理长序列时的效率和准确性。

值得一提的是，这篇文章受到了广泛的关注，登顶 Hugging Face 每日论文榜首。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2411.17116

Star Attention 如何降低推理成本

在了解 Star Attention 如何改进大模型推理前，让我们先看看当前大模型的推理过程涉及的两个步骤：

1）prompt 编码，即模型处理输入并在缓存中存储 KV（键值）向量；

2）token 生成，即模型关注 KV 缓存并自回归生成新令牌，同时用新的 KV 向量更新缓存。

在许多长上下文任务中，输入由一个长上下文后跟一个短查询和一个短答案组成。当大模型的上下文变得越来越长之后，回答查询所需的信息通常局限在上下文的小部分内，意味着上下文只需关注附近的 token，而查询 token 需要关注所有之前上下文涉及的内容。

Star Attention 下的两阶段推理

系统中所有设备被分组为多个主机（host），其中一个主机被标记为「查询」主机。输入序列分为两个阶段处理。

阶段一：上下文编码

输入的上下文部分被分割成较小的块，并分配到各个主机。除了第一个块之外，所有块的前面都加上一个初始块，称为「锚点」块（anchor block）。每个主机处理其分配的块，并存储非锚点部分的 KV 缓存。

阶段二：查询编码和 token 生成

输入查询被广播到所有主机，在每个主机中，它首先访问在第一阶段计算出的本地 KV 缓存。然后「查询」主机通过聚合所有主机的 softmax 归一化统计数据来计算全局注意力。这个过程对于每个生成的 token 都会重复。

用一个不那么严谨的例子来概述上面的过程：想象一场烹饪比赛（上下文 token），每个厨师（主机）负责准备一道菜的一部分（块）。

为了确保味道一致，每个厨师除了准备自己的部分，还在前面加了一点「锚点」调料（锚点块）。每个厨师准备好自己的部分后，记住自己部分的口味（KV 缓存）。

阶段二的查询编码和 token 生成可视为：评委（查询 token）来品尝菜肴，并决定下一道菜的口味（生成新 token）。评委先品尝每个厨师的部分，看看哪个部分最符合他们的口味。

最后，评委汇总所有厨师的意见，确定下一道菜的口味，并告诉厨师们。

Star Attention 的性能提升

Star Attention 带来的性能提升，主要体现在以下两个方面：

1）高达 11 倍的加速

在多个长上下文基准测试上，Star Attention 所加持的 8B Llama3 的推理速度显著提升，随着序列长度增加，加速比从 1.1x 提升到 2.7x。

而在参数量更大的 Llama3.1-70B 上，推理的加速比提升更为显著。

与此同时，对比采用全局注意力的基准，Star Attention 相对准确率的降低只在 0～3% 范围内。

随着上下文长度的增加，star attention 推理的准确性相比全局注意力几乎相同，但推理计算成本显著下降

在更长的上下文尺度（128K）中，上下文编码过程中不同块的大小，也会影响推理的准确性和速度。块尺寸越大，Star Attention 的准确性越高。

在 RULER 基准测试上，不同块大小对 Star Attention 准确性的影响，块大小范围从 4K 到 32K，适用于序列长度为 128K 的 Llama-3.1-8B instruct 模型

用于评估的 RULER，包含了 13 个任务，分为 4 个领域：大海捞针（检索）、多跳追踪、聚合和问答，

不同任务中，全局注意力和 Star Attention 的准确性差异对比

而在上下文长度更大，达到 1048K 时，Star Attention 的推理准确性依旧保持在原基准 90%，推理加速比达到了 10.8×～16.9×。

而在更大的 Llama3.1-70B 中，Star Attention 能实现更大的加速比，同时保持相似水平的准确率下降。

由于其运行机制不涉及具体模型，Star Attention 可以无缝集成到大多数通过全局注意力训练的基于 Transformer 的 LLMs 中，无需额外的模型微调。

由于减少了推理的计算成本，Star Attention 显著减少了内存需求，使得在本地设备（如手机，笔记本中）用 LLM 处理更长的序列成为可能。

实验发现，将块大小设置为总序列长度的约四分之一，可以在精度和速度之间取得最佳平衡。而用户也可以根据需求调整块大小，以在计算效率和精度之间进行权衡。

结论

未来的研究，会尝试将 Star Attention 扩展到更长的序列（最长可达 1M）和更大的模型，并希望能观察到甚至更的加速，同时保持相似水平的准确率。同时专注于优化「锚块」机制，并在更复杂的长上下文任务上提高性能，以增强 Star Attention 的可扩展性和稳健性。

总的来看，对于想要开发部署本地大模型的厂商，Star Attention 是一项不容错过的技术。使用 Star Attention 后，本地 LLM 能够更快地回复用户，还可在有限的内存中兼容更长的上下文序列，从而在 RAG 任务中阅读更长的文本。

而对于云端大模型的提供商，Star Attention 能够在几乎不影响用户体现的前提下，显著提升推理成本，实现「降本增效」，同时减少能源消费（碳足迹）。

通过在多个主机间分配上下文处理，Star Attention 使上下文长度能够随主机数量线性扩展。

参考资料：

• https://arxiv.org/abs/2411.17116

本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era）

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