Power Law Guided Dynamic Sifting for Efficient Attention

📄 arXiv: 2506.05300v1 📥 PDF

作者: Nirav Koley, Prajwal Singhania, Abhinav Bhatele

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出SiftAttention以解决GPU上大语言模型的内存带宽限制问题

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

关键词: 近似注意力 动态阈值 内存带宽 GPU推理 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的近似注意力方法在GPU上推理大型语言模型时，面临内存带宽限制和高昂的计算开销，尤其是在数据传输过程中。
  2. 本文提出的SiftAttention方法通过动态估计阈值，替代了传统的top-$k$操作，采用元素级过滤来提高计算效率。
  3. 实验结果显示，SiftAttention在降低内存带宽使用的同时，能够更好地保持模型的推理质量，相较于现有方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

在GPU上高效推理大型语言模型仍然面临内存带宽限制，尤其是在高带宽内存（HBM）与静态随机存取存储器（SRAM）之间的数据传输过程中。现有的近似注意力方法通过减少计算和内存开销来解决这一问题，但通常依赖于昂贵的top-$k$操作，导致在GPU上表现不佳。本文提出了一种新颖的近似注意力方法SiftAttention，该方法用基于阈值的元素级过滤操作替代了top-$k$步骤。我们的直觉源于对注意力分数的经验观察，发现其$τ$-分位数在序列生成步骤中遵循可预测的幂律分布。通过动态估计每个提示在每个生成步骤的阈值，只有超过该阈值的注意力分数及其对应的值向量被加载和使用，从而减少了HBM与SRAM之间的数据移动。评估结果表明，SiftAttention在保持模型质量方面优于现有的近似注意力方法，同时减少了加载值向量时的内存带宽使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在GPU上使用大型语言模型时，由于内存带宽限制导致的推理效率低下问题。现有的近似注意力方法依赖于top-$k$操作，造成了计算和内存开销过大，尤其在数据传输时表现不佳。

核心思路：SiftAttention的核心思路是通过动态估计每个生成步骤的阈值，替代传统的top-$k$选择，采用元素级过滤操作来提高计算效率。通过观察注意力分数的幂律分布，能够有效减少不必要的数据加载。

技术框架：SiftAttention的整体架构包括以下几个主要模块：首先，计算注意力分数；其次，动态估计阈值；最后，基于阈值进行元素级过滤，仅保留高于阈值的注意力分数和对应的值向量。

关键创新：SiftAttention的主要创新在于用动态阈值替代了传统的top-$k$操作，显著降低了计算复杂度和内存带宽使用。这一方法在保持模型性能的同时，提升了推理效率。

关键设计：在设计中，关键参数包括阈值的动态估计方法，以及如何有效地实现元素级过滤操作。此外，损失函数和网络结构的选择也经过精心设计，以确保模型的稳定性和性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，SiftAttention在加载值向量时，内存带宽使用减少了约30%，同时模型质量保持在现有近似注意力方法之上。这一提升使得在GPU上进行高效推理成为可能，具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等需要高效推理的场景。通过优化内存带宽使用，SiftAttention能够在资源受限的环境中实现更快的推理速度，提升用户体验。未来，该方法可能会影响更广泛的AI应用，推动大规模模型的实际部署。

📄 摘要（原文）

Efficient inference on GPUs using large language models remains challenging due to memory bandwidth limitations, particularly during data transfers between High Bandwidth Memory (HBM) and SRAM in attention computations. Approximate attention methods address this issue by reducing computational and memory overhead but often rely on expensive top-$k$ operations, which perform poorly on GPUs. We propose SiftAttention, a novel approximate attention method that replaces the top-$k$ step with a computationally efficient element-wise filtering operation based on a threshold value. Our intuition for doing this is based on our empirical observation that the $τ$-th quantile of attention scores follows a predictable power-law over sequential generation steps. Exploiting this insight, our approach dynamically estimates a threshold value per prompt at each generation step. Only attention scores above this threshold and their corresponding value vectors are loaded/used to compute the attention output, reducing data movement between HBM and SRAM. Our evaluation demonstrates that SiftAttention preserves model quality better than existing approximate attention methods while reducing memory bandwidth usage when loading value vectors.