ICML'21新突破:Transformer速度提升五倍,显存占用减99%
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更新于2024-08-04
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"超硬核 ICML’21 _ 如何使自然语言生成提速五倍,且显存占用减低99%"
这篇论文探讨了一种名为EL-Attention(Efficient Lossless Attention)的新方法,该方法针对自然语言生成任务中的Transformer模型进行了优化,实现了速度的显著提升和显存占用的大幅减少。在ICML 2021会议上发表的这项工作,不仅展示了理论上的改进,还提供了一个名为FastSeq的开源工具包,使得开发者能够轻松地在现有模型上应用这一优化。
Transformer模型的核心是其自注意力机制,它在编码和解码过程中负责捕捉序列内的依赖关系。然而,传统的自注意力计算过程通常需要大量的显存,尤其是在处理长序列时。作者通过深入分析发现,显卡计算时间相对于CPU操作和显存I/O时间来说相对较小,因此他们聚焦于显存优化,以提高整体性能。
EL-Attention的创新之处在于重新安排了注意力计算的顺序,以减少显存的需求。这种方法允许模型在不牺牲生成质量的前提下,实现速度的五倍提升,并将显存使用量降低到原来的96分之一。这意味着,即使是那些需要大量计算资源的大型自回归预训练模型,也能通过这种优化变得更为高效。
FastSeq是一个由微软开发的工具包,它封装了EL-Attention和其他相关技术,提供了一键式调用接口。用户只需在Facebook的Fairseq或Huggingface的Transformers模型中导入FastSeq库,无需修改代码,就能直接享受优化带来的加速效果。在2021 ACL Demo Paper中,FastSeq获得了高分,并被推荐为最佳演示论文。
对于那些希望深入理解Transformer注意力机制的人来说,一个简单的回顾是必要的。Transformer中的注意力机制包括查询(Query)、键(Key)和值(Value)的计算,这三个矩阵的内积用于计算每个位置的注意力权重。通过改变这些计算的顺序和存储方式,EL-Attention能够在保持原有生成结果不变的情况下,极大地提高了计算效率和减少了显存占用。
这篇论文和FastSeq的贡献在于提供了一种实用且高效的解决方案,解决了Transformer模型在大规模自然语言生成任务中的瓶颈问题,使得更复杂、更大规模的模型得以在有限的硬件资源下运行,这对未来AI技术和自然语言处理的发展具有重要意义。
2023-10-18 上传
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