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

2025-09-28 17:21:17 4156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。

近年来,视觉生成模型的输入序列长度随着高分辨率生成和视频多帧生成等任务的发展而显著增长(可达10K-100K)。由于Attention操作的计算复杂度与序列长度呈平方关系,这已成为主要的性能瓶颈(可占模型总计算量的60-80%),亟需效率优化。虽然注意力稀疏化(Sparse Attention)和低比特量化(Attention Quantization)是常用的优化方法,但在视觉生成模型中,当稀疏度低于50%或采用纯INT8/INT4量化时,这些方法会带来显著的性能损失。

本研究基于视觉任务的"局部性"(Local ity)特征,首先建立了一个系统分析框架,发现视觉生成任务中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。基于此,我们提出了一种硬件友好的离线"Token重排"方案,配合针对性的稀疏与量化方法及高效的CUDA系统设计,在保持算法性能的同时显著提升了硬件效率。最后,本文探讨了该方案的潜在应用  场景及其对视觉生成算法设计的启示。

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

现有注意力优化方法面临的主要挑战包括:

在稀疏化方面,虽然已有研究尝试设计针对性的稀疏掩码(如窗口状、多对角线等),但多样且动态变化的注意力模式给掩码设计带来了巨大挑战。本研究另辟蹊径,通过重整注意力模式,将其统一为硬件友好的块状模式。

在量化方面,现有方案如SageAttentionV2仅能将QK计算降至INT4,PV计算仍需FP8。最新SageAttentionV3虽支持FP4量化,但仅适用于特定GPU。本研究探索了全流程INT4量化的可行性解决方案。

2. 方案设计

本研究的技术路线是通过Token  重排实现注意力模式的统一化。基于视觉特征提取的局部性先验,研究发现多样化的注意力模式本质上都反映了空间上的局部聚合特性。通过为每个注意力头选择合适的Token重排方式,可将分散的注意力模式转化为统一的 块状模式。

具体实现包括:

- Token重排方案(PARO):通过维度置换等操作优化数据分布

- 稀疏方案:采用静态稀疏策略,离线生成掩码

- 量化方案:降低块内数据差异,支持更低位宽量化

- CUDA系统设计:通过算子融合和预取策略最小化额外开销

3. 实验结果

在算法性能方面:

- 在50%稀疏比下,PAROAttention的生成质量显著优于基线方案

- 与动态稀疏方案结合可进一 步提升加速比

- 实现了全流程INT4量化而无精度损失

- 最激进方案(50%+INT4)可获得近10倍的Attention加速

在硬件效率方面:

- 50%稠密度下实现1.73倍加速

- 额外开销控制在1%以内

- 加速比接近理论极限

4. 总结与展望

本研究通过Token重排有效结合了算法侧的数值局部性和硬件侧的计算局部性,在保持算法性能的同时显著提升了硬件效率。这一思路不仅适用于推理优化,还可启发训练方法改进、图像参数化方式优化等更广泛的研究方向,为构建具有合理归纳偏置的视觉基座模型提供了新思路。

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