又快又准、即插即用！清华提出8比特量化Attention，两倍加速不掉点

主要观点总结

清华大学陈键飞团队提出了SageAttention技术，一种针对注意力运算的低比特量化方法，实现了即插即用的推理加速。SageAttention解决了随着大模型序列长度增加，注意力运算时间开销成为网络优化瓶颈的问题。SageAttention在视频、图像、文本生成等大模型上实现了端到端的精度损失，并且在某些任务中取得了显著的加速效果。文章介绍了SageAttention的背景、挑战、技术方案和实验效果。

关键观点总结

关键观点1: SageAttention技术

一种针对注意力运算的低比特量化方法，用于提高注意力运算的效率。

关键观点2: 问题背景

随着大模型处理的序列长度增加，注意力运算的时间开销成为网络优化的主要瓶颈。

关键观点3: 技术方案

对注意力运算中的矩阵进行低比特量化，采用分块INT8量化，并对矩阵乘法累加器进行优化。

关键观点4: 实验结果

SageAttention实现了底层的GPU Kernel优化，在算子速度以及模型的端到端精度上都有良好表现，相比其他方法有明显的加速效果。

关键观点5: 投稿通道

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文章预览

©作者 |  张金涛 单位 |  清华大学 大模型中，线性层的低比特量化（例如 INT8, INT4）已经逐步落地；对于注意力模块，目前几乎各个模型都还在用高精度（例如 FP16 或 FP32）的注意力运算进行训练和推理。然而，随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，Attention（注意力运算）的时间开销逐渐成为网络优化的主要瓶颈。 为了提高注意力运算的效率，清华大学陈键飞团队提出了 8Bit 的 Attention（SageAttention）。实现了 2 倍以及 2.7 倍相比于 FlashAttention2 和 xformers 的 即插即用的推理加速 ，且在视频、图像、文本生成等大模型上 均没有端到端的精度损失 。 论文标题： SageAttention: Accurate 8-Bit Attention for Plug-and-play Inference Acceleration 文章链接： https://arxiv.org/abs/2410.02367 代码链接： https://github.com/thu-ml/SageAttention 即插即用举例 SageAttention 可以一行代码轻松替 ………………………………