清华字节联合提出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 20:21:42 8268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发展,视觉生成任务的输入序列长度显著增加(如高分辨率图像生成、多帧视频生成等场景下可达10K-100K规模)。其中,计算复杂度与序列长度呈平方关系的Att ention操作成为主要性能瓶颈,可占模型总计算量的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(Attention Quantization),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,指出视觉生成任务Attention优化的核心挑战在于"多样且分散"的注意力模式。研究发现这些模式可统一为"局部聚合"的块状模式,进而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,实现了算法性能与硬件效率的双重提升。

论文标题:PAROAttention: Pattern-Awa re 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

研究发现现有优化方案面临两大挑战:对于稀疏化,多样分散的注意力模式使掩码设计复杂化;对于量化,视觉注意力模式导致块内数据差异增大。通过分析发现,视觉注意力模式本质上都在描述空间上的局部聚合,这为统一优化提供了可能。

2. 方案设计

PAROAttention采用离线Token重排策略,将多样注意力模式转化为统一的块状模式。具体包括:

(1)Token重排方案:为每个注意力头选择最优的维度置换方式,使注意力图呈现块状分布

(2)稀疏方案:采用静态稀疏策略,离线生成与重排后模式高度契合的稀疏掩码

(3)量化方案:通过重排降低块内数据差异,支持更低位宽量化

(4)CUDA系统设计:采用算子融合和预取策略,将额外开销控制在1%以内

3. 实验结果

在视频和图像生成模型上的测试表明:

(1)算法性能:在20%稀疏比下仍能保持与浮点模型相当的生成质量

(2)硬件效率:50%稀疏度下实现1.73倍加速,接近理论极限

(3)组合优化:最激进方案(50%+INT4)可获得近10倍Attention加速

该研究不仅为视觉生成模型的推理优化提供了有效方案,其利用局部性的思想还可启发训练方法、参数化方式等方面的创新,推动具有合理归纳偏置的视觉基座模型发展。

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关键步骤:

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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选择🔳:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

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