清华团队联合字节提出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

2025-09-29 05:57:27 9729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,专注于视觉生成领域的高效算法及软硬件协同设计研究。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(如高分辨率图像生成、多帧视频生成等场景可达10K-100K规模)。由于Attention操作的计算复杂度与序列长度呈平方关系,已成为模型 主要性能瓶颈(可占总计算量的60-80%),亟需优化解决方案。当前主流的注意力优化技术包括稀疏注意力(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,这些方法会出现明显的性能下降。

本研究基于视觉任务的"局部性"特征,首先建立系统分析框架,发现视觉生成任务注意力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示为"局部聚合"的块状模式。基于此发现,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。

论文信息:标题:PAROAttention: Pattern-Aware ReOrdering for Efficient Sparse and Quantized Attention in Visual Generation Models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案面临两大挑战:针对稀疏化,现有方法(如DiTFastAttn等)尝试设计特定稀疏掩码来匹配不同注意力模式,但多样化的模式给掩码设计和选择带来困难。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,简化了稀疏方案设计。

针对低比特量化,现有方案(如SageAttention系列)存在局限:V2版本仅能将QK计算降至INT 4, PV仍需FP8;V3版本采用FP4量化但仅支持最新Nvidia GPU。本文分析了全流程INT4量化的关键问题并提出了解决方案。

研究发现,注意力优化的核心挑战源于视觉注意力图的独特数据分布:- 稀疏化需平衡算法性能与硬件效率- 量化需降低分组内数据差异通过Token重排将多样模式统一为块状模式,可同时解决这两类问题。

2. 方案设计整体框架对QK和PV两个大矩阵乘进行稀疏与量化优化。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):研究发现不同注意力头会呈现特定维度的局部聚合特征。通过维度置换等重排方式,可将注意力图转化为块状模式。针对稀疏化和量化的不同需求,设计了组合优化指标:稀疏角度追求最大分块稀疏度,量化角度追求块内数据均匀性。

稀疏方案:比较动态与静态稀疏方案后,选择静态方案作为主要方法。经重排处理后,注意力模式已统一规整,静态方案可取得优于动态方案的性能保持效果。通过离线统计块内attention值并设定阈值,可高效生成稀疏掩码。

量化方案:采用不均衡度(Incoherence)作为量化损失指标。重排后块内数据差异显著降低,支持更低位宽量化。

CUDA系统设计:通过算子融合降低Token重排开销,采用预取策略将稀疏掩码显存占用降至MB级。方案与FlashAttention兼容,无需复杂CUDA优化。

3. 实验结果算法性能:- 在50%稀疏比下,PAROAttention质量损失显著低于基线方案- 与动态稀疏方案SpargeAttention组合可提升加速比至2.22x- 相比SageAttentionV2,可将PV计算进一步量化至INT4- 稀疏与量化并行使用时,最激进方案(50%+INT4)可获得近10倍加速

硬件加速:- 50%稠密度下取得1.73x加速,优于基线方案- 实际加速比接近理论极限(2倍)- 额外开销控制在1%以内

总结与展望:本研究通过Token重排有效结合算法侧与硬件侧的   局部性特征,在保持性能的同时显著提升效率。该思想可进一步拓展至训练方法优化、图像参数化方式改进等领域,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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