Parallel Loop Transformer for Efficient Test-Time Computation Scaling

📄 arXiv: 2510.24824v1 📥 PDF

作者: Bohong Wu, Mengzhao Chen, Xiang Luo, Shen Yan, Qifan Yu, Fan Xia, Tianqi Zhang, Hongrui Zhan, Zheng Zhong, Xun Zhou, Siyuan Qiao, Xingyan Bin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-28

💡 一句话要点

提出并行循环Transformer（PLT），加速LLM测试时计算并降低内存占用

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

关键词: 循环Transformer 并行计算 低延迟推理 内存优化 大型语言模型 注意力机制 模型加速

📋 核心要点

  1. 现有循环Transformer推理速度慢，内存需求高，难以满足快速应用的需求，这是由于其循环的顺序执行方式造成的。
  2. 论文提出并行循环Transformer（PLT），通过交叉循环并行（CLP）和高效表示增强策略，实现低延迟和低内存占用的推理。
  3. 实验结果表明，PLT在保持传统循环模型高精度的同时，几乎没有额外的延迟或内存成本，性能接近标准Transformer。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)功能强大，但在推理过程中速度慢且成本高，难以在实际应用中使用。循环Transformer通过多次重复使用相同的权重来节省参数，但循环是顺序执行的，导致推理延迟和内存需求随循环次数增加而线性增长，限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了并行循环Transformer（PLT）。PLT是一种新的架构，它既能实现深度循环模型的性能优势，又能实现标准非循环模型的低延迟。PLT使用两种关键技术：首先，交叉循环并行（CLP）通过同时计算不同token的不同循环来打破顺序依赖性，所有这些都在一次传递中完成。其次，为了防止内存成本增长，我们使用高效表示增强策略，该方法将第一个循环的内存（KV缓存）与所有其他循环共享，然后使用门控滑动窗口注意力（G-SWA）将此共享的全局信息与局部信息相结合，从而保持高精度。实验表明，PLT实现了传统循环模型的高精度，但与标准Transformer相比，几乎没有额外的延迟或内存成本。

🔬 方法详解

问题定义：循环Transformer通过循环重用权重来减少参数量，但其循环是顺序执行的，导致推理延迟和内存占用随循环次数线性增加。这使得它在对延迟敏感的应用中难以应用。现有方法无法在保证精度的前提下，有效降低循环Transformer的推理延迟和内存占用。

核心思路：PLT的核心思路是打破循环之间的顺序依赖关系，实现循环的并行计算。同时，通过共享和增强循环之间的信息表示，降低内存占用，从而在保证精度的前提下，显著降低推理延迟和内存需求。

技术框架：PLT的整体架构包含以下几个主要模块：1) 交叉循环并行（CLP）：将不同token的循环并行计算，打破循环间的依赖。2) 高效表示增强：通过共享第一个循环的KV缓存，并使用门控滑动窗口注意力（G-SWA）融合全局和局部信息，降低内存占用。整体流程是，输入首先经过第一个循环，生成共享的KV缓存，然后通过CLP并行计算后续循环，每个循环使用G-SWA融合共享的全局信息和局部信息。

关键创新：PLT的关键创新在于交叉循环并行（CLP）和高效表示增强策略。CLP打破了循环间的顺序依赖，实现了并行计算，显著降低了推理延迟。高效表示增强策略通过共享KV缓存和G-SWA，有效降低了内存占用，同时保持了精度。与传统循环Transformer相比，PLT实现了并行计算，避免了顺序执行带来的延迟和内存瓶颈。

关键设计：G-SWA是关键设计之一，它通过门控机制控制全局信息和局部信息的融合比例，从而在降低内存占用的同时，保持模型的精度。具体来说，G-SWA使用滑动窗口注意力关注局部信息，并使用门控机制融合共享的全局信息。门控机制的参数是可学习的，可以根据不同的任务和数据进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PLT在保持与传统循环模型相当的精度下，实现了接近标准Transformer的推理速度和内存占用。具体来说，PLT在多个benchmark上取得了与循环Transformer相当的性能，但推理速度提升了数倍，内存占用降低了显著。这些结果验证了PLT在加速LLM推理和降低内存占用方面的有效性。

🎯 应用场景

PLT适用于对延迟和内存有严格要求的场景，例如移动设备上的实时翻译、语音识别、对话系统等。通过降低LLM的推理成本，PLT可以促进LLM在资源受限环境中的部署和应用，加速AI技术在边缘计算领域的普及。未来，PLT可以进一步扩展到其他循环神经网络结构，并与其他模型压缩技术相结合，实现更高效的推理。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are powerful but often too slow and costly for real-world use during inference. Looped transformers save on parameters by reusing the same weights for multiple computational steps, or "loops." However, this approach has a major flaw: the loops run one after another, causing inference latency and memory requirements to increase with each added loop. This makes them impractical for fast applications. To solve this problem, we introduce the Parallel Loop Transformer (PLT). PLT is a new architecture that delivers the performance benefits of a deep, looped model but with the low latency of a standard, non-looped model. PLT works using two key techniques. First, Cross-Loop Parallelism (CLP) breaks the sequential dependency by computing different loops for different tokens at the same time, all within a single pass. Second, to prevent memory costs from growing, we use an Efficient Representation Enhancement strategy. This method shares the memory (KV cache) from the first loop with all other loops. It then uses a Gated Sliding-Window Attention (G-SWA) to combine this shared global information with local information, maintaining high accuracy. Our experiments show that PLT achieves the high accuracy of a traditional looped model but with almost no extra latency or memory cost compared to a standard transformer.