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APB

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APB – 清華聯合騰訊等機構推出的分布式長上下文推理框架

APB是什么

APB(Accelerating Distributed Long-Context Inference by Passing Compressed Context Blocks across GPUs)是由清華大學等機構共同研發的一種分布式長上下文推理框架。它通過引入稀疏注意力機制和序列并行推理的方法,有效克服了大型模型在處理長文本時所面臨的效率挑戰。APB利用更小的Anchor block和Passing block,并結合查詢感知的上下文壓縮技術,減少了計算開銷,同時精確傳遞關鍵信息,從而實現對長距離語義依賴的高效處理。在處理128K文本時,APB的推理速度比Flash Attention快約10倍,比英偉達的Star Attention快1.6倍,且表現優異。APB具備卓越的兼容性,能夠適應不同的分布式設置和模型規模。

APB

APB的主要功能

  • 加速長上下文推理:APB通過多主機近似注意力機制顯著提升推理速度,相比Flash Attention、Ring Attention和Star Attention分別實現了高達9.2倍、4.2倍和1.6倍的速度提升。結合序列并行化與近似注意力機制,APB在保持任務性能的同時,顯著降低了計算量和通信開銷。
  • 高效的分布式計算
    • 上下文分割:輸入序列被均勻分配到多個主機上,每個主機的本地上下文塊前添加一個錨點塊(Anchor Block),以保留對輸入序列初始部分的可見性。
    • 塊壓縮:在每個主機上,使用Locret的保留頭(Retaining Heads)對KV緩存進行壓縮,從而減輕通信和計算負擔。
    • 通信機制:通過AllGather通信機制,將壓縮后的上下文塊發送到所有主機,并構建傳遞塊(Passing Block),以傳遞前序主機的重要KV緩存單元。
    • 計算:每個主機結合錨點塊、傳遞塊和本地上下文塊進行注意力計算。傳遞塊在注意力計算后被丟棄,不再參與后續計算。
  • 適應性強:APB支持多種模型和并行配置,能夠適應不同的分布式設置和模型規模,具有良好的可擴展性。通過調整錨點塊和傳遞塊的大小,APB可以在不同長度的輸入序列上實現最佳性能。
  • 保持任務性能:在長上下文推理任務中,APB的速度更快,性能與全注意力計算(Full Attention)相當,甚至在某些任務上表現更佳。通過查詢感知的上下文壓縮技術,APB能夠更加精確地識別和傳遞與查詢相關的上下文信息,從而保持或提升任務性能。

APB的技術原理

  • 稀疏注意力機制:APB框架結合稀疏注意力機制,通過減少計算量來提升推理速度。實現稀疏注意力的方式包括:
    • 更小的Anchor block:與Star Attention相比,APB將Anchor block的大小縮小到上下文塊的1/4或1/8,從而降低了額外的計算開銷。
    • Passing block:為了解決長距離語義依賴問題,APB通過構建Passing block來傳遞重要信息。每個上下文塊被壓縮后,重要KV對通過通信傳遞到后續GPU上以構建Passing block。
    • 查詢感知的上下文壓縮:APB在Anchor block的開頭嵌入查詢,使上下文壓縮器能夠看到查詢內容,從而更精準地識別出與查詢相關的KV對,并通過通信機制傳遞給后續設備。
  • 序列并行推理:APB框架采用序列并行的方式,將長文本均勻分配到多個GPU上進行并行處理,同時通過局部KV緩存壓縮及簡化的跨GPU通信機制,解決了長上下文中的遠距離語義依賴問題。

APB的項目地址

APB的應用場景

  • 長文本推理:適用于長文本生成、長文本問答等需要處理極長輸入序列的應用。
  • 多Agent協作:適合多個Agent需要共同處理長上下文信息的場景。
  • 大規模模型服務:在分布式環境中高效處理長上下文的模型服務。
  • 知識圖譜構建:在處理大量文本數據以提取和整合知識的任務中,APB框架通過高效的上下文壓縮和傳遞機制,能夠顯著提升知識圖譜構建的效率。
  • 實時交互系統:適用于需要快速處理用戶輸入并生成準確回復的實時交互系統。APB框架通過高效的上下文壓縮和傳遞機制,顯著提升了實時交互系統的效率。
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