DeltaLLM: A Training-Free Framework Exploiting Temporal Sparsity for Efficient Edge LLM Inference

📄 arXiv: 2507.19608v1 📥 PDF

作者: Jiawen Qi, Chang Gao, Zhaochun Ren, Qinyu Chen

分类: cs.AI, eess.SP

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

DeltaLLM：一种免训练框架，利用时间稀疏性实现高效边缘LLM推理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 边缘计算 大语言模型 注意力机制 时间稀疏性 免训练 模型压缩 高效推理

📋 核心要点

  1. 现有动态注意力剪枝方法主要面向GPU/TPU等并行计算硬件，不适用于资源受限的边缘设备。
  2. DeltaLLM利用注意力模式的时间稀疏性，通过精度和内存感知的delta矩阵构建策略，实现高效推理。
  3. 实验表明，DeltaLLM在BitNet和Llama模型上均能显著提高注意力稀疏性，且精度损失可忽略不计。

📝 摘要（中文）

由于计算量随序列长度呈平方级增长，在大语言模型（LLM）在边缘设备上的部署仍然具有挑战性。现有的动态注意力剪枝研究主要面向具有大规模并行计算能力的硬件（如GPU或TPU），并针对长上下文长度（如64K），因此不适用于边缘场景。我们提出了DeltaLLM，这是一个免训练框架，它利用注意力模式中的时间稀疏性，在资源受限的边缘设备上实现预填充和解码阶段的高效LLM推理。DeltaLLM引入了一种精度和内存感知的delta矩阵构建策略，引入时间稀疏性，以及一种上下文感知的混合注意力机制，该机制将局部上下文窗口中的完整注意力与外部的delta近似相结合，以提高精度。我们在边缘设备友好的BitNet-b1.58-2B-4T模型和Llama3.2-1B-Instruct模型上，针对不同的语言任务评估了我们的框架。结果表明，在BitNet上，我们的框架在预填充阶段将注意力稀疏性从0%提高到60%，在WG任务上略微提高了精度，并在预填充和解码阶段将稀疏性从0%提高到57%，在SQuAD-v2任务上甚至获得了更高的F1分数（从29.63提高到30.97）。在Llama模型上，它也可以在预填充阶段实现高达60%的稀疏性，在两个阶段实现约57%的稀疏性，而精度下降可忽略不计。这些结果表明，DeltaLLM为高效边缘部署提供了一个有希望的解决方案，无需微调，并且可以与现有的推理管道无缝集成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在边缘设备上部署时面临的计算量过大问题，尤其是在注意力机制中，计算复杂度随序列长度呈平方级增长。现有的动态注意力剪枝方法主要针对GPU/TPU等高性能硬件设计，无法有效应用于资源受限的边缘设备，并且主要关注长文本场景，与边缘设备的应用场景存在差异。

核心思路：DeltaLLM的核心思路是利用注意力模式中的时间稀疏性。这意味着在计算注意力时，并非所有token都需要相互关注，而是存在一个时间窗口，窗口外的token之间的关联性较低，可以进行近似或忽略。通过引入时间稀疏性，可以减少注意力计算量，从而提高推理效率。

技术框架：DeltaLLM框架主要包含两个关键组件：精度和内存感知的delta矩阵构建策略，以及上下文感知的混合注意力机制。首先，构建delta矩阵，用于标识哪些token之间的注意力需要保留，哪些可以进行近似。然后，在计算注意力时，采用混合注意力机制，在局部上下文窗口内使用完整的注意力计算，而在窗口外使用delta矩阵进行近似计算。

关键创新：DeltaLLM的关键创新在于其免训练特性和针对边缘设备的优化设计。与需要大量训练数据的动态剪枝方法不同，DeltaLLM无需任何训练即可直接应用于现有模型。此外，DeltaLLM的delta矩阵构建策略和混合注意力机制都充分考虑了边缘设备的资源限制，例如内存和计算能力。

关键设计：DeltaLLM的关键设计包括：1) Delta矩阵的构建方式，需要平衡精度和内存占用，选择合适的稀疏度；2) 局部上下文窗口的大小，需要根据具体任务和模型进行调整，以保证精度；3) 混合注意力机制中，如何平滑地过渡局部完整注意力和全局近似注意力，避免引入噪声。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeltaLLM在BitNet-b1.58-2B-4T模型上，在预填充阶段将注意力稀疏性从0%提高到60%，在WG任务上略微提高了精度。在Llama3.2-1B-Instruct模型上，预填充阶段实现了高达60%的稀疏性，在两个阶段实现了约57%的稀疏性，而精度下降可忽略不计。在SQuAD-v2任务上，BitNet的F1分数从29.63提高到30.97。

🎯 应用场景

DeltaLLM适用于各种需要在边缘设备上部署LLM的应用场景，例如智能家居、可穿戴设备、自动驾驶等。它可以显著降低LLM的计算和内存需求，使得这些设备能够运行更复杂的AI模型，从而提供更智能、更个性化的服务。未来，DeltaLLM可以进一步扩展到其他类型的模型和任务，并与其他边缘计算技术相结合，构建更强大的边缘智能生态系统。

📄 摘要（原文）

Deploying Large Language Models (LLMs) on edge devices remains challenging due to their quadratically increasing computations with the sequence length. Existing studies for dynamic attention pruning are designed for hardware with massively parallel computation capabilities, such as GPUs or TPUs, and aim at long context lengths (e.g., 64K), making them unsuitable for edge scenarios. We present DeltaLLM, a training-free framework that exploits temporal sparsity in attention patterns to enable efficient LLM inference across both the prefilling and decoding stages, on resource-constrained edge devices. DeltaLLM introduces an accuracy- and memory-aware delta matrix construction strategy that introduces temporal sparsity, and a context-aware hybrid attention mechanism that combines full attention in a local context window with delta approximation outside it to increase accuracy. We evaluate our framework on the edge-device-friendly BitNet-b1.58-2B-4T model and Llama3.2-1B-Instruct model across diverse language tasks. The results show that on BitNet, our framework increases the attention sparsity from 0% to 60% during the prefilling stage with slight accuracy improvement on the WG task, and 0% to 57% across both the prefilling and decoding stages, with even higher F1 score from 29.63 to 30.97 on SQuAD-v2 task. On the Llama model, it can also achieve up to 60% sparsity during the prefilling stage and around 57% across both stages with negligible accuracy drop. These results demonstrate that DeltaLLM offers a promising solution for efficient edge deployment, requiring no fine-tuning and seamlessly integrating with existing inference pipelines.