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SageAttention2原理和计算过程

news 2025/6/14 17:30:12

SageAttention2: Efficient Attention with Thorough Outlier Smoothing and Per-thread INT4 Quantization

介绍

概述

SageAttention2 是一种高效的自注意力机制优化方案，通过结合 离群值平滑（Outlier Smoothing） 和 逐线程 INT4 量化（Per-thread INT4 Quantization），显著提升 Transformer 模型的推理效率，同时保持较高的模型精度。该方法特别适用于大语言模型（LLMs）和高吞吐量推理场景。

核心创新点

Thorough Outlier Smoothing（离群值平滑）
- 问题背景：在 Transformer 的注意力计算中，某些异常大的激活值（离群值）会显著影响计算效率，尤其是在低精度量化时。
- 解决方案：SageAttention2 采用动态检测和平滑策略，对注意力得分中的离群值进行自适应调整，使其分布更加平滑，从而提升后续量化的稳定性。
- 优势：减少离群值对低精度计算的干扰，提高模型在 INT4/INT8 量化下的精度。
Per-thread INT4 Quantization（逐线程 INT4 量化）
- 问题背景：传统量化方法通常对整个张量进行统一量化，忽略了不同线程（或计算单元）的数据分布差异，导致精度损失。
- 解决方案：SageAttention2 为每个线程（或计算块）独立进行 INT4 量化，结合动态缩放因子（per-thread scaling factors），最大化保留信息。
- 优势：相比全局量化，逐线程量化能更好地适应数据局部性，减少累积误差，提升计算效率。
硬件友好设计
- 优化内存访问模式，减少带宽瓶颈。
- 兼容现代 GPU/TPU 的 SIMD（单指令多数据）架构，提高并行计算效率。

方法	量化精度	离群值处理	计算优化方式
SageAttention2	INT4	动态平滑	逐线程量化 + 硬件优化
SmoothQuant	INT8	静态缩放	全局量化
LLM.int8()	INT8	离群值隔离	混合精度
FlashAttention	FP16	无	内存优化

总结

SageAttention2 通过 离群值平滑 和 逐线程 INT4 量化，在保持模型精度的同时大幅提升注意力计算的效率，为低资源部署和高性能推理提供了新的优化方向。未来可进一步探索与稀疏注意力、更低位宽（如 INT2）的结合。

SageAttention2计算步骤详解及示例

SageAttention2是SageAttention的升级版，通过更精细的离群值处理和动态INT4量化策略进一步优化计算效率。以下是其核心步骤和具体计算示例。

1.SageAttention2核心步骤

Step1:计算原始注意力分数（FP16）

输入：

Query $Q\in\mathbb{R}^{n\times d}$
Key $K\in\mathbb{R}^{m\times d}$
Value $V\in\mathbb{R}^{m\times d_v}$

计算未缩放的注意力分数：
$S=QK^T$

Step2:动态离群值平滑（Dynamic Outlier Smoothing）

1.分块检测离群值：

将 $S$ 划分为小块（如4x4），对每块独立计算均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$ 。
动态调整阈值 $\alpha$ （例如基于块内数据分布）。

2.高斯平滑离群值：

对离群值进行高斯加权平滑（而非简单裁剪），例如：
$S_{i,j}=\mu+(S_{i,j}-\mu)\cdot\exp\left(-\frac{(S_{i,j}-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)$

Step3:缩放与Softmax（FP16）

$A=\text{softmax}\left(\frac{S_{\text{smooth}}}{\sqrt{d}}\right)$

Step4:动态INT4量化（Per-Block Dynamic Quantization）

1.分块动态量化：

将 $A$ 和 $V$ 分块（如8x8），每块独立计算量化参数：
$zero_point = round ( − min ⁡ ( A block ) scale ) \text{scale}=\frac{\max(A_{\text{block}})-\min(A_{\text{block}})}{15},\quad\text{zero\_point}=\text{round}\left(\frac{-\min(A_{\text{block}})}{\text{scale}}\right)$
将块内数据映射到INT4（-8到7）：
$zero_point , − 8 , 7 ) A_{\text{quant}}=\text{clip}\left(\text{round}\left(\frac{A}{\text{scale}}\right)+\text{zero\_point},-8,7\right)$

2.低精度矩阵乘法：

使用INT4计算加权和：
$\text{Output}_{\text{quant}}=A_{\text{quant}}\cdot V_{\text{quant}}$

3.反量化输出：

按块动态反量化：
$zero_point ) ⋅ scale \text{Output}=(\text{Output}_{\text{quant}}-\text{zero\_point})\cdot\text{scale}$

2.计算示例

输入数据

假设 $d = 2$ ，输入如下：

Query(Q)：
$Q=\begin{bmatrix} 1.0&2.0\\ 3.0&4.0\\ \end{bmatrix}$
Key(K)：
$K=\begin{bmatrix} 5.0&6.0\\ 7.0&8.0\\ 9.0&10.0\\ \end{bmatrix}$
Value(V)：
$V=\begin{bmatrix} 1.0&0.0&1.0\\ 0.0&1.0&0.0\\ 1.0&1.0&0.0\\ \end{bmatrix}$

Step1:计算原始注意力分数 $S=QK^T$

$S=\begin{bmatrix} 17&23&29\\ 39&53&67\\ \end{bmatrix}$

Step2:动态离群值平滑

分块检测（假设块大小为2x2，仅第1块）：
-块 $\begin{bmatrix}17&23\\39&53\end{bmatrix}$ ：
- 均值 $\mu=33$ ，标准差 $\sigma\approx15.6$
- 动态阈值 $\alpha=1.5$ →离群范围 $[33 - 23.4, 33 + 23.4]$ = $[9.6, 56.4]$
- 67是离群值（假设67被平滑为56.4）。
平滑后 $S$ ：
$S_{\text{smooth}}=\begin{bmatrix} 17&23&29\\ 39&53&56.4\\ \end{bmatrix}$

Step3:缩放与Softmax

$S_{\text{scaled}}=\frac{S_{\text{smooth}}}{\sqrt{2}}\approx\begin{bmatrix} 12.02&16.26&20.51\\ 27.58&37.48&39.88\\ \end{bmatrix}$
$A=\text{softmax}(S_{\text{scaled}})\approx\begin{bmatrix} 2.06\times10^{-4}&0.016&0.984\\ 1.67\times10^{-9}&0.0001&0.9999\\ \end{bmatrix}$

Step4:动态INT4量化

1.量化 $A$ 的第1行 $[0.0002, 0.016, 0.984]$ ：

最大值0.984，最小值0.0002→scale=(0.984-0.0002)/15≈0.0656
zero_point=round(-0.0002/0.0656)≈0
量化结果：
$A_{\text{quant}}=\text{round}\left(\frac{[0.0002,0.016,0.984]}{0.0656}\right)=[0,0,15]\quad(\text{超出INT4范围，裁剪为}[0,0,7])$

2.低精度计算：

使用 $A_{\text{quant}}$ 和 $V_{\text{quant}}$ 计算（略，需同步量化 $V$ ）。

3.反量化输出：

假设输出块为 $[7]$ （INT4），反量化后：
$\text{Output}=7\times0.0656\approx0.459$

3.关键改进vs SageAttention

特性	SageAttention	SageAttention2
离群值处理	全局阈值+裁剪	分块动态阈值+高斯平滑
量化策略	逐线程固定缩放因子	分块动态缩放因子
硬件适配	适合GPU通用计算	针对Tensor Core优化
精度损失	较高（粗粒度量化）	更低（动态适应数据分布）