BurstAttention: An Efficient Distributed Attention Framework for Extremely Long Sequences

📄 arXiv: 2403.09347v4 📥 PDF

作者: Ao Sun, Weilin Zhao, Xu Han, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Chuan Shi, Maosong Sun

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-06-06)

备注: 13 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出BurstAttention以解决长序列处理中的效率问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长序列处理 分布式计算 注意力机制 Transformer 模型加速 内存优化 通信效率

📋 核心要点

  1. 现有的注意力模块在处理长序列时存在时间和内存复杂度高的问题，限制了其应用。
  2. 本文提出的BurstAttention框架通过分布式计算优化内存访问和通信，提升长序列处理效率。
  3. 实验结果显示，BurstAttention在长序列处理上相比其他方法减少了40%的通信开销，并实现了1.37倍的训练加速。

📝 摘要（中文）

有效的注意力模块在基于Transformer的大型语言模型（LLMs）中发挥了重要作用，但这些模块在处理长序列时面临着时间和内存复杂度的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种名为“BurstAttention”的分布式注意力框架，旨在优化全局集群和本地设备层面的内存访问和通信操作。实验结果表明，BurstAttention在处理长序列时相比其他竞争性分布式注意力解决方案具有显著优势，减少了40%的通信开销，并在32个A100设备上训练128K序列长度时实现了1.37倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长序列处理中的时间和内存复杂度问题。现有的注意力模块在处理长序列时，计算复杂度呈二次增长，导致效率低下和资源浪费。

核心思路：BurstAttention通过分布式计算将注意力模块的计算任务分散到多个设备上，从而减少单个设备的负担，并优化内存和通信开销。

技术框架：该框架包括全局集群和本地设备两个层面，采用局部注意力计算和全局结果聚合的方式。主要模块包括局部注意力计算模块、全局聚合模块和通信优化模块。

关键创新：BurstAttention的核心创新在于其高效的内存访问策略和通信优化机制，显著降低了在分布式环境中处理长序列的开销，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在设计中，BurstAttention采用了高效的局部注意力计算策略，并通过优化通信协议来减少数据传输的延迟和开销。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BurstAttention在处理128K长度的序列时，相比其他竞争性分布式注意力解决方案减少了40%的通信开销，并实现了1.37倍的训练加速。这些结果展示了其在长序列处理中的显著优势。

🎯 应用场景

BurstAttention框架在自然语言处理、长文本生成和时间序列分析等领域具有广泛的应用潜力。其高效的长序列处理能力能够提升大型语言模型的训练效率，进而推动智能对话系统、文本摘要生成等技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effective attention modules have played a crucial role in the success of Transformer-based large language models (LLMs), but the quadratic time and memory complexities of these attention modules also pose a challenge when processing long sequences. One potential solution for the long sequence problem is to utilize distributed clusters to parallelize the computation of attention modules across multiple devices (e.g., GPUs). However, adopting a distributed approach inevitably introduces extra memory overheads to store local attention results and incurs additional communication costs to aggregate local results into global ones. In this paper, we propose a distributed attention framework named ``BurstAttention'' to optimize memory access and communication operations at both the global cluster and local device levels. In our experiments, we compare BurstAttention with other competitive distributed attention solutions for long sequence processing. The experimental results under different length settings demonstrate that BurstAttention offers significant advantages for processing long sequences compared with these competitive baselines, reducing 40% communication overheads and achieving 1.37 X speedup during training 128K sequence length on 32 X A100.