利用异构上下文分片在注意力头之间进行高效的 LLM 训练和服务
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。采用了异构的上下文分割策略,Sparsely-Sharded(S2)注意力算法可提升模型效率,并减少上下文处理和内存消耗。在实验中,S2-Attention 相较于 FlashAttention-2 获得了 25.3 倍的注意力加速、六倍的训练时间缩短和十倍的推理延迟,同时保持了模型质量。
该研究使用了异构的上下文分割策略,通过S2注意力算法提高了模型效率。实验结果显示,S2-Attention相较于FlashAttention-2在注意力加速、训练时间缩短和推理延迟方面分别提升了25.3倍、6倍和10倍,同时保持了模型质量。