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

2025-09-28 11:14:46 351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,输入序列长度持续增加(如高分辨率图像生成、多帧视频生成等场景可达10K-100K量级)。其中Attention操作因其平方级的计算复杂度,已成为主要性能瓶颈(可占模型总计算量的60-80%),亟需效率优化。虽然稀疏注意力(Sparse Attention)和低比特量化(Attention Quan tization)等优化技术已在多个领域取得成效,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 ,仍会出现明显的性能下降。

本研究基于视觉任务特有的"局部性"特征,首先构建了系统化的分析框架,发现视觉生成任务中Attent ion优化的核心挑战在于其"多样且分散"的注意力模式。通过深入分析,研究揭示了这些看似复杂的模式实际上都可以统一表征为"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,论文还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

现有稀疏化方案(如DiTFastAttn、SparseVideoGen等)通常需要设计复杂的稀疏掩码来适配多样的注意力模式,而量化方案(如SageAttention系列)在低位宽量化时面临显著精度损失。本研究提出通过"重整注意力模式"的创新思路,将复杂模式统一转化为硬件友好的块状模式。

研究发现,视觉注意力图的"多样且分散"特性是优化面临的主要挑战:稀疏化需要兼顾算法性能(避免误删重要值)和硬件效率(实现结构化稀疏);量化则需要减小块内数据分布差异。通过分析视觉特征提取的局部性特征,我们发现不同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,这为通过Token重排实现模式统一提供了理论依据。

2. 方案设计

整体框架对Attention计算的两个主要矩阵乘(QK和PV)均进行了稀疏与量化优化。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。

Tok en重排方案(PARO)通过维度置换将注意力图转化为块状模式。针对稀疏化和量化分别设计了重排选择标准:稀疏化要求最大化完全稀疏分块比例,量化则要求最小化块内数据分布差异。实验表明,经过重排处理后,注意力图呈现出更规整的分布特征。

在稀疏方案选择上,研究对比了动态和静态稀疏方案的优劣。虽然动态方案能适配动态变化模式,但其在线计算开销较大且预测准确性受限。而经过PARO重排后,静态方案反而能获得更好的性能保持和硬件效率。量化方案方面,重排处理显著降低了块内数据差异,使得全流程INT4量化成为可能。

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,同时保持与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:在50%稀疏度下,PAROAttention取得1.73倍加速,显著优于基线方案;量化方面实现了PV部分 的INT4量化;最激进方案(50%稀疏+INT4)可获得近10倍的Attention延迟优化。硬件测试显示实际加速比接近理论极限,验证了方案的硬件友好性。

本研究通过简单的Token重排操作,将算法侧的视觉局部性与硬件计算局部性相统一,为视觉生成模型的效率优化提供了新思路。这种利用特征提取局部性的方法还可启发训练方法优化、图像参数化方式改进等更广泛的研究方向。

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