SALE : Low-bit Estimation for Efficient Sparse Attention in Long-context LLM Prefilling

📄 arXiv: 2505.24179v1 📥 PDF

作者: Xiaodong Ji, Hailin Zhang, Fangcheng Fu, Bin Cui

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出SALE以解决长上下文LLM预填充阶段的稀疏注意力问题

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

关键词: 长上下文处理 稀疏注意力 大型语言模型 量化技术 CUDA优化 相对注意力评分 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有稀疏注意力方法在长上下文处理时，通常对注意力图的检查较为粗糙，导致模型准确性显著下降。
  2. SALE通过4位量化的查询-键乘积实现细粒度的注意力权重估计，并结合块稀疏注意力加速计算。
  3. 在长上下文基准测试中，SALE在准确性和效率的权衡上表现优越，速度提升至少为3.36倍。

📝 摘要（中文）

许多先进的大型语言模型（LLM）应用需要处理长上下文，但自注意力模块在推理的预填充阶段由于与序列长度的平方时间复杂度而成为瓶颈。现有的稀疏注意力方法通过跳过注意力图中不重要的区域来加速计算，但通常对注意力图的检查较为粗糙，导致模型准确性显著下降。本文提出了SALE，一种细粒度稀疏注意力方法，能够在几乎不损失模型准确性的情况下加速LLM的长上下文预填充阶段。SALE通过4位量化的查询-键乘积实现快速准确的细粒度注意力权重估计，随后采用块稀疏注意力加速预填充计算。我们采用相对注意力评分度量来评估查询-键对的重要性，在我们的框架内显著提高了效率。实验表明，SALE在准确性和效率的权衡上优于现有方法，在处理超过64K的序列时，Llama-3.1-8B的速度提升至少为3.36倍，同时保持模型质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在长上下文预填充阶段自注意力计算的时间复杂度瓶颈。现有稀疏注意力方法由于粗糙的注意力图检查，导致模型准确性下降。

核心思路：SALE提出了一种细粒度的稀疏注意力方法，通过4位量化的查询-键乘积来实现快速且准确的注意力权重估计，进而加速计算。

技术框架：SALE的整体架构包括查询-键乘积的量化、细粒度注意力权重估计和块稀疏注意力计算三个主要模块。首先进行量化处理，然后通过相对注意力评分评估重要性，最后执行块稀疏计算以提高效率。

关键创新：SALE的主要创新在于采用4位量化的查询-键乘积和相对注意力评分度量，这使得在保持模型准确性的同时，显著提高了计算效率。与现有方法相比，SALE在细粒度处理上具有明显优势。

关键设计：SALE的设计中，采用了自定义的CUDA内核以优化硬件效率，额外开销仅为全注意力延迟的约11%。该方法无需额外的参数训练，能够轻松集成到现有系统中。

📊 实验亮点

SALE在长上下文基准测试中表现出色，相较于现有方法在准确性和效率的权衡上取得了显著提升。在处理超过64K的序列时，Llama-3.1-8B的速度提升至少为3.36倍，同时保持了模型的质量，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

SALE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，SALE能够支持更复杂的语言理解和生成任务，推动相关技术的发展与应用。未来，SALE可能会在实时翻译、智能助手等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Many advanced Large Language Model (LLM) applications require long-context processing, but the self-attention module becomes a bottleneck during the prefilling stage of inference due to its quadratic time complexity with respect to sequence length. Existing sparse attention methods accelerate attention computation by skipping less significant regions of the attention map. However, these approaches typically perform coarse-grained inspection of the attention map, rendering considerable loss in model accuracy. In this paper, we propose SALE, a fine-grained sparse attention method that accelerates the long-context prefilling stage of LLM with negligible loss in model accuracy. SALE achieves fast and accurate fine-grained attention weight estimation through 4-bit quantized query-key products, followed by block-sparse attention to accelerate prefilling computations. For importance evaluation for query-key pairs, we adopt our Relative Attention Score metric, which offers significantly higher efficiency within our framework. We implement a custom CUDA kernel optimized for our approach for hardware efficiency, reducing the additional overhead to approximately 11% of the full attention latency. Notably, SALE requires no parameter training and can be seamlessly integrated into existing systems with trivial code modifications. Experiments on long-context benchmarks demonstrate that our method outperforms existing approaches in accuracy-efficiency trade-offs, achieving at least 3.36x speedups on Llama-3.1-8B for sequences longer than 64K while maintaining model quality.