LV-XAttn: Distributed Cross-Attention for Long Visual Inputs in Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2502.02406v3 📥 PDF

作者: Tzu-Tao Chang, Shivaram Venkataraman

分类: cs.CV, cs.AI, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-05-27)

💡 一句话要点

提出LV-XAttn以解决大规模视觉输入的跨注意力计算瓶颈问题

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

关键词: 长视频理解 跨注意力机制 多模态大语言模型 分布式计算 视觉信息整合

📋 核心要点

  1. 现有的跨注意力机制在处理大规模视觉输入时，面临高内存需求和显著的通信开销，成为训练和推理的瓶颈。
  2. LV-XAttn通过将大规模的键值块保留在本地GPU上，并在GPU间交换较小的查询块，减少了通信开销。
  3. 实验表明，LV-XAttn在Llama 3-V、mPLUG-Owl3和OpenFlamingo模型上实现了高达10.62倍的速度提升。

📝 摘要（中文）

跨注意力机制在多模态大语言模型中被广泛应用，用于将视觉信息整合到语言模型中。然而，在处理大规模视觉输入（如视频理解）时，现有的跨注意力层面临高内存需求和分布式计算的挑战，导致通信开销显著，成为高效训练和推理的瓶颈。为此，本文提出了LV-XAttn，一种分布式的精确跨注意力机制，具有最小的通信开销。通过将大规模的键值块保留在每个GPU上，并在GPU之间交换较小的查询块，LV-XAttn显著提高了计算效率。实验结果表明，LV-XAttn在多种模型上实现了高达10.62倍的端到端加速。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在多模态大语言模型中，处理大规模视觉输入时跨注意力层的高内存需求和通信开销问题。现有的分布式注意力机制在计算效率上存在显著瓶颈。

核心思路：LV-XAttn的核心思路是将大规模的键值块保留在每个GPU上，仅在GPU之间交换较小的查询块，从而减少通信开销并提高计算效率。

技术框架：LV-XAttn的整体架构包括两个主要模块：一个是本地处理的键值块，另一个是跨GPU交换的查询块。通过这种设计，模型能够在保持高效性的同时，处理更长的视觉上下文。

关键创新：LV-XAttn的关键创新在于其分布式的精确跨注意力机制，显著降低了通信开销，与现有方法相比，能够在处理大规模视觉输入时实现更高的效率。

关键设计：在设计上，LV-XAttn采用了高效的激活重计算技术，以支持更长的视觉上下文，同时确保查询块的大小远小于键值块，从而优化了内存使用和计算速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在与Llama 3-V、mPLUG-Owl3和OpenFlamingo模型的对比实验中，LV-XAttn实现了高达10.62倍的端到端速度提升，显著优于现有的分布式注意力机制，展示了其在多模态大语言模型中的有效性和优势。

🎯 应用场景

LV-XAttn在视频理解、图像描述生成等多模态任务中具有广泛的应用潜力。通过提高跨注意力机制的计算效率，该方法能够支持更复杂的视觉输入处理，推动多模态大语言模型在实际应用中的发展。未来，LV-XAttn可能在实时视频分析和智能监控等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Cross-attention is commonly adopted in multimodal large language models (MLLMs) for integrating visual information into the language backbone. However, in applications with large visual inputs, such as video understanding, processing a large number of visual tokens in cross-attention layers leads to high memory demands and often necessitates distributed computation across multiple GPUs. Existing distributed attention mechanisms face significant communication overheads, making cross-attention layers a critical bottleneck for efficient training and inference of MLLMs. To address this, we propose LV-XAttn, a distributed, exact cross-attention mechanism with minimal communication overhead. We observe that in applications involving large visual inputs, the size of the query block is typically much smaller than that of the key-value blocks. Thus, in LV-XAttn we keep the large key-value blocks locally on each GPU and exchange smaller query blocks across GPUs. We also introduce an efficient activation recomputation technique to support longer visual context. We theoretically analyze the communication benefits of LV-XAttn and show that it can achieve speedups for a wide range of models. Our evaluations with Llama 3-V, mPLUG-Owl3 and OpenFlamingo models find that LV-XAttn achieves up to 10.62$\times$ end-to-end speedup compared to existing approaches.