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剛剛,DeepSeek又發高質量論文,梁文鋒合著!

AIGC動態7個月前發布 智東西
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這篇論文的第一作者在實習期間完成了研究。

剛剛,DeepSeek又發高質量論文,梁文鋒合著!

原標題:剛剛,DeepSeek又發高質量論文,梁文鋒合著!
文章來源:智東西
內容字數:6730字

DeepSeek發布新型稀疏注意力機制NSA:長上下文訓練推理提速利器

近日,DeepSeek團隊發布論文,介紹了一種名為NSA(Novel Sparse Attention)的改進型稀疏注意力機制,該機制在長上下文訓練和推理中展現出顯著的速度提升,尤其在解碼階段最高可達11.6倍。論文第一作者Jingyang Yuan在實習期間完成了這項研究,DeepSeek創始人兼CEO梁文鋒也參與其中。

1. 現有稀疏注意力機制的缺陷與NSA的優勢

傳統的注意力機制在處理長序列時計算復雜度極高,限制了長文本建模的發展?,F有的稀疏注意力機制雖然在理論上降低了計算復雜度,但在實際應用中往往未能有效降低延遲,部分原因在于它們只在推理階段或預填充階段應用稀疏性,缺乏對訓練階段的支持,且難以適應現代高效的解碼架構。NSA則旨在解決這些問題,通過在訓練和推理階段都應用稀疏性,并針對現代硬件進行優化,實現全階段加速。

2. NSA的三大核心組件及軟硬件協同優化

NSA的核心思想是通過動態分層稀疏策略,結合粗粒度token壓縮和細粒度token選擇,在提升效率的同時保留模型對全局長上下文感知能力和局部精確性。其三大核心組件包括:

  1. 動態分層稀疏策略:根據不同層級的需求動態調整稀疏程度。
  2. 粗粒度token壓縮:將鍵值對聚合成塊級表示,捕捉高層語義信息。
  3. 精粒度token選擇:根據重要性分數選擇關鍵的細粒度信息。

此外,NSA在Triton上實現了硬件對齊的稀疏注意力內核,并針對共享KV緩存的架構(如GQA和MQA)進行了優化,通過以組為中心的數據加載、共享KV加載和網格循環調度等策略,實現了近乎最優的計算強度平衡。

3. NSA的性能表現:訓練提速6-9倍,推理提速高達11.6倍

DeepSeek使用一個27B參數的LLM模型(其中3B為活躍參數)對NSA進行了評估。結果顯示,在8卡A100計算集群上,NSA的前向傳播和反向傳播速度分別比全注意力快9倍和6倍。在長序列解碼時,NSA相較于全注意力模型速度顯著提升,最高可達11.6倍。在通用基準、長上下文任務和基于指令的推理上,采用NSA機制的模型與全注意力模型相當或表現更優。

4. 總結

NSA作為一種新型的稀疏注意力機制,通過軟硬件協同深度優化,有效解決了現有稀疏注意力機制的缺陷,在長上下文訓練和推理中實現了顯著的加速效果,為下一代大語言模型的發展提供了新的可能性。其在訓練階段的應用以及對現代硬件的優化,使其成為一個極具性價比的解決方案。


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作者簡介:智能產業新媒體!智東西專注報道人工智能主導的前沿技術發展,和技術應用帶來的千行百業產業升級。聚焦智能變革,服務產業升級。

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