StreamingLLM——泽微AI/泽微一号如何应对长序列 LLM 推理

2023-09-27

🌊 无限长文本的挑战：LLM 的上下文窗口瓶颈

大语言模型（LLM）的实用性在很大程度上取决于其能够处理的上下文长度（Context Window）。虽然 GPT-4、Claude 2 等模型已将上下文长度扩展到数十万 Token，但处理极长的文本输入（如完整书籍、年报、或长时间的对话历史）仍然是一个巨大的挑战。

模型推理的效率在长文本场景下会急剧下降，主要原因在于 KV Cache 的管理。

🚨 传统 LLM 在长序列推理中的困境

LLM 采用自回归生成，每一步都需要访问之前所有 Token 的 Key-Value 对（KV Cache）。

KV Cache 呈线性增长：对于长度为 $L$ 的序列，KV Cache 的显存消耗与 $L$ 成正比。当 $L$ 达到数万时，KV Cache 会迅速耗尽 GPU 显存，导致内存溢出（OOM）。
注意力计算效率低下：在每一步生成新的 Token 时，模型都需要计算该 Token 与整个历史上下文之间的注意力。计算量与 $L$ 成正比，导致长序列生成时间呈线性甚至超线性增长，推理延迟飙升。

因此，LLM 难以在保持低延迟和高吞吐的同时，有效处理无限流式输入或超长上下文。

🚀 StreamingLLM：突破 KV Cache 限制的创新

StreamingLLM 技术革新了 LLM 的推理机制，它允许模型在处理超长输入流时，只保留上下文中的关键信息，从而维持恒定的显存占用和推理速度。

核心机制：滑动窗口与注意力汇聚

StreamingLLM 引入了**“滑动窗口”（Sliding Window Attention）** 和 “注意力汇聚”（Attention Sinks） 机制：

滑动窗口 (Sliding Window)：只将最近的 $W$ 个 Token 保留在 KV Cache 中。新的 Token 进来时，最老的 Token 会被丢弃，确保 KV Cache 的大小恒定。
注意力汇聚 (Attention Sinks)：研究发现，历史上下文中的少数前导 Token（Attention Sinks）对模型性能至关重要。StreamingLLM 会始终保留这些前导 Token 的 KV Cache，即使它们不在滑动窗口内。

通过这种方式，模型既能保持对最新信息的关注，又能通过保留的关键 Token 维持生成的一致性和指令遵循能力。

泽微AI/泽微一号的优化与实现

泽微AI（或 泽微一号）平台将 StreamingLLM 技术深度集成到 LLM 推理服务中，为用户提供高效、稳定的长文本处理能力：

VRAM 效率提升：在 泽微AI/泽微一号 上，通过 StreamingLLM，超长序列的推理显存消耗被压缩到恒定且可控的水平，显著提高了 GPU 的利用率和并发数。
推理速度稳定：模型的推理速度不再随输入长度的增加而线性变慢，能够以近乎恒定的低延迟进行持续生成。
软件栈优化：平台集成了优化后的 $vLLM$ 和 $FlashAttention$ 等工具，确保 StreamingLLM 的底层计算在 NVIDIA H100/A100 集群上达到最高效率。

💡 总结与展望

StreamingLLM 有效解决了 LLM 在处理超长序列时的效率和稳定性难题。泽微AI/泽微一号 平台将这一前沿技术集成到我们的服务中，让研究人员和企业能够轻松部署和使用具有**“无限”上下文能力**的 LLM 应用，无论是实时对话、文档分析还是知识库检索，都能实现快速、流畅的体验。