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

2025-09-29 07:31:02 6092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长(如高分辨率图像生成、多帧视频生成等场景可达10K-100K规模)。其中计算复杂度与序列长度呈平方关系的Attention操作成为主要性能瓶颈,可占据模型总计算量的60-80%。目前常用的Attention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%或量化至INT8/INT4时会出现明显的性 能下降,亟需优化解决方案。

本研究基于视觉任务的"局部性"特征,首先构建了系统分析框架,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表征为"局部聚合"的块状模式。基于此,团队  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,论文探讨了该方案的扩展应用前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

现有稀疏化方案(如DiTFastAttn、SparseVideoGen等)通常针对特定注意力模式设计专用稀疏掩码,但难以适配动态变化的多样化模式。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结构,简化了稀疏方案设计。在量化方面,现有工作(如SageAttention系列)虽取得进展,但低位宽量化仍面临挑战。本研究分析了全流程INT4量化的关键问题并提出了解决方案。

研究发现,视觉注意力图的多样化分布是制约稀疏与量化效果的核心因素。从算法性能角度,动态变化的注意力模式导致难以设计全覆盖的稀疏掩码;从硬件效率角度,非结构化稀疏会引入额外计算开销。量化方面,"对角线式"注意力模式导致块内数据差异过大,造成显著量化损失。

基于视觉特征的局部性先验,研究发现多样化的注意力模式本质上都反映空间局部聚合特征。通过Token重排将三维空间特征转化为一维序列时,可将分散模式统一为块状结构。每个注意力头在不同情况下都表现出特定维度的局部聚合特性,这为设计针对性的重排方案提供了理论基础。

2. 方案设计

整体方案对Attention计算中的QK和PV两个矩阵乘操作都进行了稀疏与量化优化。基于少量矫正数据离线确定各注意力头的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)通 过维度置换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:稀疏要求最大化完全稀疏分块,量化则追求块内数据均匀分布。

在稀疏方案选择上,研究对比了动态与静态方案的优劣。虽然动态方案能适应模式变化,但存在预测准确度和计算开销的权衡。最终采用静态方案,因其配合重排处理后能获得更好的性能保持和硬件效率。

量化方案通过降低块内数据差异来支持更低位宽。系统设计方面,通过算子融合和预取策略将额外开销控制在1%以内,并保持与FlashAttention的良好兼容性。

3. 实验结果

在视频(CogVideo) 和图像(Flux)生成模型上的测试表明:

1)PAROAttention在20%稀疏比下仍能保持良好生成质量,优于基线方案50%时的表现;

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)量化方案在无精度损失情况下实现PV部分INT4量化;

4)稀疏与量化联用可获得近10倍加速,同时保持与基线方案相近的性能。

硬件加速方面,50%稀疏度下实现1.73倍加速,接近理论极限,各额外开销均控制在1%以内。

总结与展望

本 研究通过Token重排将算法侧的局部性特征与硬件计算特性相统一,实现了算法性能与硬件效率的双重提升。该思想可进一步拓展至训练方法优化、图像参数化设计等领域,为构建具有合理归纳偏置的视觉基础模型提供新思路。

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