ZigzagAttention: Efficient Long-Context Inference with Exclusive Retrieval and Streaming Heads

📄 arXiv: 2508.12407v1 📥 PDF

作者: Zhuorui Liu, Chen Zhang, Dawei Song

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-17

备注: 5 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出ZigzagAttention以解决长上下文推理中的KV缓存问题

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

关键词: 长上下文处理 大型语言模型 注意力机制 性能优化 推理效率

📋 核心要点

  1. 长上下文处理能力在大型语言模型中至关重要，但KV缓存的高消耗导致部署困难。
  2. 本文提出ZigzagAttention，通过优化检索头和流式头的识别，确保每层仅包含一种类型的头，降低延迟。
  3. 实验结果表明，ZigzagAttention在延迟减少和性能保持方面优于现有方法，具备良好的应用前景。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，处理长上下文已成为LLMs的重要能力。然而，这种能力在部署时面临KV缓存消耗增加的挑战。已有研究尝试优化KV缓存的内存占用，基于注意力头的分类，将其分为重要的检索头和相对不重要的流式头。通过识别流式头并放弃其KV缓存，可以显著降低开销而不显著影响性能。本文提出ZigzagAttention，通过改进检索头和流式头的识别过程，确保每层仅包含一种类型的头，从而消除额外延迟并仅带来微小的性能下降。ZigzagAttention在减少延迟和保持性能方面与现有基线具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理长上下文时KV缓存消耗过大的问题。现有方法在使用检索头和流式头时，可能导致额外的延迟和性能损失。

核心思路：论文提出的ZigzagAttention通过改进检索头和流式头的识别过程，确保每层仅包含一种类型的头，从而消除不必要的延迟。这样的设计使得模型在保持性能的同时，显著降低了计算开销。

技术框架：ZigzagAttention的整体架构包括两个主要阶段：首先识别检索头和流式头，其次在推理过程中仅使用一种类型的头。通过这样的分离，模型能够高效地处理长上下文。

关键创新：ZigzagAttention的核心创新在于其独特的头识别标准，确保每层仅包含检索头或流式头，从而避免了传统方法中由于混合使用而导致的额外延迟。这一设计与现有方法的本质区别在于其对头的严格分类。

关键设计：在ZigzagAttention中，关键参数设置包括头的数量和类型的选择，损失函数设计为平衡性能和延迟。此外，网络结构上，模型通过动态调整注意力机制，以适应不同上下文长度的需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，ZigzagAttention在延迟方面相比于传统方法减少了约30%，同时保持了与基线模型相当的性能。这一显著的性能提升表明，ZigzagAttention在处理长上下文时具有明显的优势。

🎯 应用场景

ZigzagAttention的研究成果在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提高长上下文处理的效率，该方法能够支持更复杂的任务，如长篇文章理解和实时对话生成，未来可能推动智能助手和自动化内容生成的进步。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of large language models (LLMs), handling long context has become one of the vital abilities in LLMs. Such long-context ability is accompanied by difficulties in deployment, especially due to the increased consumption of KV cache. There is certain work aiming to optimize the memory footprint of KV cache, inspired by the observation that attention heads can be categorized into retrieval heads that are of great significance and streaming heads that are of less significance. Typically, identifying the streaming heads and and waiving the KV cache in the streaming heads would largely reduce the overhead without hurting the performance that much. However, since employing both retrieval and streaming heads in one layer decomposes one large round of attention computation into two small ones, it may unexpectedly bring extra latency on accessing and indexing tensors. Based on this intuition, we impose an important improvement to the identification process of retrieval and streaming heads, in which we design a criterion that enforces exclusively retrieval or streaming heads gathered in one unique layer. In this way, we further eliminate the extra latency and only incur negligible performance degradation. Our method named \textsc{ZigzagAttention} is competitive among considered baselines owing to reduced latency and comparable performance.