清华字节联合研究PAROAttention算法,Token重排技术实现5倍稀疏4比特量化无损加速视觉生成模型

2025-09-28 19:25:20 539次浏览

  

赵天辰是清华大学电子工程系高能效计算实验室的研究生,主要研究 方向为面向视觉生成的高效算法及软硬件协同设计。本文介绍的工作是他在字节跳动Seed视觉部门实习期间完成的研究成果。

随着视觉生成模型的快速发展,输入序列长度显著增加(高分辨率生成和视频多帧生成可达10K-100K),导致与序列长度呈平方复杂度的Attention操作成为主要性能瓶颈(可占模型总开销的60-80%)。目前常用的优化方法包括注意力稀疏化(Sparse Attention)和低比特量化(Attenti on Quantization),但在视觉生成模型中,当稠密度低于50%或采用纯INT8/INT4量化时,这些方法会面临显著的性能损失。

本研究基于视觉任务的"局部性"(Locality)特征,首先建立系统分析框架,发现视觉生成任务Attention优化的核心挑战在于"多样且分散"的注意力模式。研究进一步揭示了这些模式本质上都可统一为"局部聚合"的块状模式。为此,我们提出了一种硬件友好的离线"Token重排"方案以实现模式统一,并设计了针对性的稀疏与量化方法,配合高效的CUDA系统设计,在算法性能保持和硬件效率提升方面都取得了显著效果。

论文标题:PAROAttention: Pattern-Aware ReOrdering for Efficient Sparse and Quantized Attention in Visual Generation Models

论文链接:https://arxiv.org/abs/2506.16054

项目主页:https://a-suozhang.xyz/paroattn.github.io/

1. 分析框架:关键问题与局部性利用

现有稀疏化方案(如DiTFastAttn、SparseVideoGen等)尝试设计针对性的稀疏掩码来适配多样化的注意力模式,但面临设计复杂度高的问题。本研究另辟蹊径,通过重整注意力模式使其统一为硬件友好的块状模式。在量化方面,现有方案(如SageAttention系列)难以实现全流程INT4量化,本研究分析了低位宽定点量化的关键问题并给出解决方案。

研究发现,注意力效率优化的主要挑战源于视觉注意力图独特的数据分布特征。从算法性能角度看,多样且动态变化的注意力模式使得掩码设计难以完整保留重要值;从硬件效率角度看,注意力模式的分散性导致结构化稀疏难以实现。量化方面,视觉注意力模式的"对角线式"分布导致块状量化分组内数据差异大,产生显著量化损失。

解决方案是采用Token重排技术将注意力图重整为统一的分块模式。受视觉特征提取"局部性"启发,研究发现多样的注意力模式本质上都在描述空间上的局部聚合。通过为每个注意力头选择合适的Token重排方案,可以将分散的模式转化为硬件友好的块状模式。

2. 方案设计

整体框架对Atten tion计算的两个主要矩阵乘(QK和PV)都进行了稀疏与量化优化。方案基于少量矫正数据离线确定每个注意力头的Token重排方案和稀疏掩码,推理时仅需跳过指定分块并对剩余部分进行低比特量化。

Token重排方案(PARO)发现不同注意力头会呈现一致的局部聚合特性。通过维度置换等重排方式,可将注意力图转化为块状模式。针对稀疏和量化的不同需求,分别设计了重排选择指标:稀疏要求尽量多的分块完全稀疏,量化要求块内数据分布均匀。

稀疏方案选择静态稀疏方式,通过重排处理后的注意力图呈现统一的分块模式,只需离线统计每块attention数据之和并设置阈值即可获得稀疏掩码。相比动态稀疏方案,静态方案在重排处理后能获得更好的性能保持和硬件效率。

量化方案通过Token重排显著降低了块内数据差异,支持更低位宽的量化。系统设计方面,通过算子融合降低了Token重排的开销,采用预取策略减少了稀疏掩码的显存占用,整体额外开销控制在1%以内。

3. 实验结果

在视频(CogVideo)和图片(Flux)生成模型上的测试表明:

(1)PAROAttention在20%稠密度时仍能保持与浮点结果相似的生成质量,优于基线方案50%稠密度的效果;

(2)与动态稀疏方案SpargeAttention结合时,可将加速比从1.67x提升至2.22x;

(3)量化方案可在无精度损失情况下实现全流程INT4量化;

(4)最激进优化方案(50%+INT4)可获得近10倍的Attention延迟优化。

硬件加速方面,50%稠密度下取得1.73x的实际加速比,接近理论极限2倍,显著优于基线方案。

总结与展望:本研究通过Token重排同时实现了算法侧和硬件侧的局部性优化。这一思路可进一步扩展到训练方法优化、图像参数化方式和位置编码设计等领域,为构建具有合理归纳偏置的视觉基座模型提供新思路。

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