InfiniteHiP: Extending Language Model Context Up to 3 Million Tokens on a Single GPU

📄 arXiv: 2502.08910v1 📥 PDF

作者: Heejun Lee, Geon Park, Jaduk Suh, Sung Ju Hwang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-13

备注: 21 pages

💡 一句话要点

InfiniteHiP：在单GPU上扩展语言模型上下文至300万tokens

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

关键词: 长文本处理 语言模型 token剪枝 RoPE调整 GPU内存优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM处理长上下文时面临推理速度慢、内存成本高的挑战，且难以泛化到更长的序列。
  2. InfiniteHiP通过动态token剪枝消除不相关上下文，并根据注意力模式调整RoPE，实现长序列泛化。
  3. InfiniteHiP将键值缓存卸载到主机内存，降低GPU压力，在单GPU上实现了300万token上下文处理，并加速18.95倍。

📝 摘要（中文）

现代大型语言模型（LLM）在处理超长上下文时面临显著挑战，因为这会导致推理速度降低和内存成本增加。此外，大多数现有的预训练LLM无法泛化到其原始训练序列长度之外。为了实现高效且实用的长上下文利用，我们引入了InfiniteHiP，这是一种新颖且实用的LLM推理框架，它通过模块化的分层token剪枝算法动态消除不相关的上下文token来加速处理。我们的方法还通过根据LLM内部的注意力模式选择性地应用各种RoPE调整方法，从而实现对更长序列的泛化。此外，我们在推理过程中将键值缓存卸载到主机内存，从而显著降低GPU内存压力。因此，InfiniteHiP能够在单个L40s 48GB GPU上处理高达300万个token——扩大了3倍——而不会永久丢失任何上下文信息。我们的框架在100万个token上下文的注意力解码中实现了18.95倍的加速，而无需额外的训练。我们在SGLang框架中实现了我们的方法，并通过广泛的评估证明了其有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在处理长文本时，计算复杂度和内存占用显著增加，导致推理速度变慢。同时，预训练模型通常难以泛化到比训练时更长的序列长度，限制了其在需要处理超长上下文场景下的应用。现有方法在长文本处理方面效率较低，且容易丢失关键信息。

核心思路：InfiniteHiP的核心思路是通过动态地识别并消除不相关的上下文token，从而减少计算量和内存需求。此外，通过选择性地调整RoPE（Rotary Position Embedding）方法，使模型能够更好地泛化到更长的序列长度。将键值缓存卸载到主机内存，进一步缓解GPU内存压力。

技术框架：InfiniteHiP框架主要包含三个模块：分层token剪枝模块、RoPE调整模块和键值缓存卸载模块。分层token剪枝模块通过多层级的剪枝策略，动态地移除不重要的token。RoPE调整模块根据模型内部的注意力模式，选择性地应用不同的RoPE调整方法，以适应更长的序列长度。键值缓存卸载模块将注意力机制中的键值缓存从GPU内存转移到主机内存，从而降低GPU内存占用。

关键创新：InfiniteHiP的关键创新在于其动态token剪枝策略和RoPE调整方法。动态token剪枝能够根据上下文的重要性自适应地移除token，避免了固定比例剪枝可能导致的信息丢失问题。RoPE调整方法则能够使模型更好地适应更长的序列长度，提高了模型的泛化能力。

关键设计：在分层token剪枝模块中，采用了多层级的剪枝策略，每一层级根据不同的指标（如注意力权重、token频率等）来评估token的重要性。RoPE调整模块中，根据不同注意力头的特性，选择不同的RoPE调整方法，例如线性缩放、指数缩放等。键值缓存卸载模块采用了异步数据传输技术，以减少数据传输带来的延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InfiniteHiP在单个L40s 48GB GPU上实现了300万token上下文的处理，是现有技术的3倍。在100万token上下文的注意力解码中，实现了18.95倍的加速，且无需额外的训练。实验结果表明，InfiniteHiP在长文本处理方面具有显著的优势，能够有效提升LLM的效率和性能。

🎯 应用场景

InfiniteHiP适用于需要处理超长文本的各种应用场景，例如长篇文档摘要、大规模代码分析、长时间对话生成等。该技术可以显著提升LLM在这些场景下的效率和性能，使其能够处理更复杂的任务。未来，该技术有望应用于智能客服、法律咨询、金融分析等领域，为用户提供更准确、更全面的服务。

📄 摘要（原文）

In modern large language models (LLMs), handling very long context lengths presents significant challenges as it causes slower inference speeds and increased memory costs. Additionally, most existing pre-trained LLMs fail to generalize beyond their original training sequence lengths. To enable efficient and practical long-context utilization, we introduce InfiniteHiP, a novel, and practical LLM inference framework that accelerates processing by dynamically eliminating irrelevant context tokens through a modular hierarchical token pruning algorithm. Our method also allows generalization to longer sequences by selectively applying various RoPE adjustment methods according to the internal attention patterns within LLMs. Furthermore, we offload the key-value cache to host memory during inference, significantly reducing GPU memory pressure. As a result, InfiniteHiP enables the processing of up to 3 million tokens on a single L40s 48GB GPU -- 3x larger -- without any permanent loss of context information. Our framework achieves an 18.95x speedup in attention decoding for a 1 million token context without requiring additional training. We implement our method in the SGLang framework and demonstrate its effectiveness and practicality through extensive evaluations.