GQA（Grouped Query Attention）：在MHA与MQA之间平衡显存占用与模型性能的折衷

好的，我们现在开始。

GQA：MHA与MQA之间的显存与性能平衡术

大家好，今天我们要深入探讨一个在Transformer模型优化领域非常重要的技术：Grouped Query Attention (GQA)。随着模型规模的不断扩大，显存消耗成为了训练和部署大型语言模型的一个主要瓶颈。GQA正是一种旨在平衡多头注意力机制（MHA）带来的高性能和多查询注意力机制（MQA）带来的低显存消耗的有效方法。

1. 背景：MHA与MQA的优劣势分析

在深入GQA之前，我们先回顾一下MHA和MQA，理解它们各自的优缺点是理解GQA动机的关键。

• Multi-Head Attention (MHA)

  MHA是Transformer模型的核心组件，它允许多个注意力头并行地学习不同的上下文信息。每个注意力头都有独立的Query, Key, Value矩阵，这使得模型能够捕捉输入序列中更丰富的关系。

  • 优点:
    • 高模型表达能力: 每个头关注不同的特征，模型能学习更复杂的模式。
    • 并行计算: 多个头可以并行计算，加速训练。
  • 缺点:
    • 高显存消耗: 每个头都需要独立的Key和Value矩阵，显著增加显存占用，尤其是对于长序列和大型模型。

• Multi-Query Attention (MQA)

  MQA对MHA进行了简化，所有注意力头共享同一份Key和Value矩阵。这大大降低了显存需求。

  • 优点:
    • 低显存消耗: 显著降低Key和Value矩阵的存储需求。
    • 加速推理: 由于共享Key/Value，可以减少Key/Value的加载次数，加速推理过程。
  • 缺点:
    • 模型表达能力下降: 共享Key/Value限制了每个头学习不同上下文信息的能力，可能导致模型性能下降。

下表总结了MHA和MQA的优缺点：

特性	MHA	MQA
Key/Value矩阵	每个头独立	所有头共享
显存消耗	高	低
模型表达能力	高	较低
推理速度	相对较慢	较快
训练复杂度	高	低

2. GQA：折衷的艺术

GQA旨在弥合MHA和MQA之间的差距，在显存消耗和模型性能之间找到一个平衡点。GQA的核心思想是将多个注意力头分组，每组共享一份Key和Value矩阵。

• GQA的工作原理

  假设我们有H个注意力头，将它们分成G组，每组有H/G个头（假设H可以被G整除）。每个组内的头共享Key和Value矩阵，不同组之间的头使用不同的Key和Value矩阵。当G=1时，GQA退化为MQA；当G=H时，GQA等价于MHA。通过调整G的值，我们可以在显存消耗和模型性能之间进行权衡。

  具体而言，GQA的计算过程如下：

  1. 线性变换: 对输入Q、K、V进行线性变换，得到Query、Key、Value矩阵。
  2. 分组: 将Query矩阵划分为H个头，Key和Value矩阵划分为G组。
  3. 注意力计算: 每个Query头与对应的Key和Value组计算注意力权重。
  4. 加权求和: 使用注意力权重对Value组进行加权求和，得到每个头的输出。
  5. 拼接: 将所有头的输出拼接起来。
  6. 线性变换: 对拼接后的结果进行线性变换，得到最终的输出。

• GQA的优势

  • 更好的性能/显存平衡: 通过调整分组数量G，可以灵活地控制显存消耗和模型性能。相比MQA，GQA能够提供更好的模型表达能力，从而提高模型性能；相比MHA，GQA能够显著降低显存消耗。
  • 易于实现: GQA的实现相对简单，只需在MHA的基础上进行少量的修改。
  • 适用性强: GQA可以应用于各种Transformer模型。

3. GQA的数学公式

我们用数学公式更精确地描述GQA。

令：

• Q：Query矩阵，形状为 (B, H, Lq, Dk) ，B是batch size，H是头数，Lq是query的序列长度，Dk是query的维度。
• K：Key矩阵，形状为 (B, G, Lk, Dk’)，B是batch size，G是组数，Lk是key的序列长度，Dk’是key的维度。
• V：Value矩阵，形状为 (B, G, Lk, Dv)，B是batch size，G是组数，Lk是value的序列长度，Dv是value的维度。
• d：每个头的维度 (Dk = Dk’)

注意力权重计算：

Attention_weights = softmax(Q[:, h, :, :] @ K[:, g, :, :].transpose(-2, -1) / sqrt(d))

其中 h = 0, …, H-1 是头索引，g = h // (H // G) 是组索引。

输出计算：

Output[:, h, :, :] = Attention_weights @ V[:, g, :, :]

最终的输出是将所有头的输出拼接并进行线性变换得到。

4. 代码实现（PyTorch）

下面是一个简化的GQA的PyTorch实现，用于演示其核心逻辑。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math

class GroupedQueryAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, num_groups=None):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = d_model // num_heads

        if num_groups is None:
            self.num_groups = num_heads # Default to MHA
        else:
            self.num_groups = num_groups

        assert d_model % num_heads == 0, "d_model must be divisible by num_heads"
        assert num_heads % self.num_groups == 0, "num_heads must be divisible by num_groups"

        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        """
        Args:
            q: (batch_size, seq_len, d_model)
            k: (batch_size, seq_len, d_model)
            v: (batch_size, seq_len, d_model)
            mask: (batch_size, seq_len, seq_len)  Optional attention mask

        Returns:
            output: (batch_size, seq_len, d_model)
        """
        batch_size, seq_len, d_model = q.size()

        # Linear projections
        Q = self.W_q(q).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)  # (B, H, Lq, Dk)
        K = self.W_k(k).view(batch_size, seq_len, self.num_groups, self.num_heads // self.num_groups, self.head_dim).mean(dim=3).transpose(1, 2)  # (B, G, Lk, Dk)
        V = self.W_v(v).view(batch_size, seq_len, self.num_groups, self.num_heads // self.num_groups, self.head_dim).mean(dim=3).transpose(1, 2)  # (B, G, Lk, Dv)

        # Scaled dot-product attention
        attention_weights = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim) # (B, H, Lq, Lk)

        if mask is not None:
            attention_weights = attention_weights.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))

        attention_weights = F.softmax(attention_weights, dim=-1)

        # Grouped Value aggregation
        output = torch.zeros_like(Q) # (B, H, Lq, Dv)

        heads_per_group = self.num_heads // self.num_groups
        for h in range(self.num_heads):
            group_index = h // heads_per_group
            output[:, h, :, :] = torch.matmul(attention_weights[:, h, :, :], V[:, group_index, :, :])

        output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, d_model) # (B, Lq, D)

        # Output projection
        output = self.W_o(output)

        return output

# Example Usage
if __name__ == '__main__':
    batch_size = 4
    seq_len = 32
    d_model = 512
    num_heads = 8
    num_groups = 2 # Try different values for num_groups

    # Create random input tensors
    q = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)
    k = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)
    v = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)

    # Instantiate the GQA module
    gqa = GroupedQueryAttention(d_model, num_heads, num_groups)

    # Pass the inputs through the module
    output = gqa(q, k, v)

    # Print the output shape
    print("Output shape:", output.shape)

代码解释:

1. __init__: 初始化函数，定义了线性变换层和一些配置参数，如d_model（模型维度）、num_heads（头数）、num_groups（组数）。 这里做了assert来保证d_model可以被head数整除，head数可以被组数整除。

2. forward: 前向传播函数，实现了GQA的核心逻辑。

   • 线性变换: 使用线性层将输入Q、K、V映射到相应的空间。
   • reshape and transpose: 将K和V reshape成(B, seq_len, G, H//G, head_dim)的形状，然后沿着H//G求均值，得到(B, seq_len, G, head_dim)的形状。 然后将Q, K, V的形状从(B, seq_len, …)变成(B, H/G, seq_len, …)
   • 注意力权重计算: 计算Query和Key之间的注意力权重，并进行缩放和softmax归一化。
   • 分组Value聚合: 根据头所在的组，将注意力权重和对应的Value进行加权求和。
   • 输出投影: 将所有头的输出拼接起来，并通过一个线性层进行投影，得到最终的输出。

5. GQA的实验结果分析

许多研究表明，GQA在各种NLP任务上都取得了良好的效果。例如，在语言模型任务中，GQA可以在保持模型性能的同时，显著降低显存消耗。

下表展示了一个假设的实验结果，比较了MHA、MQA和GQA在相同模型大小下的性能和显存消耗。

模型	分组数 (G)	Perplexity	显存消耗 (GB)
MHA	H	20	24
MQA	1	25	12
GQA	H/2	22	18

从表中可以看出，GQA在Perplexity（衡量语言模型性能的指标，越低越好）和显存消耗之间取得了较好的平衡。相比MHA，GQA降低了显存消耗，同时保持了较好的模型性能；相比MQA，GQA提高了模型性能，但显存消耗略有增加。

6. GQA的变体和改进

GQA本身也有一些变体和改进，例如：

• Conditional GQA: 根据输入动态地调整分组数量G。
• Learnable GQA: 学习每个头的分组方式。
• Sparse GQA: 对Key和Value矩阵进行稀疏化，进一步降低显存消耗。

这些变体和改进旨在进一步优化GQA的性能和效率。

7. GQA的应用场景

GQA非常适合以下应用场景：

• 大型语言模型训练: 在训练大型语言模型时，显存消耗是一个主要瓶颈。GQA可以帮助降低显存消耗，从而使得更大规模的模型成为可能。
• 移动设备部署: 在移动设备上部署大型模型时，显存资源有限。GQA可以降低模型的显存占用，使得模型能够在移动设备上运行。
• 长序列处理: 在处理长序列时，MHA的显存消耗会显著增加。GQA可以降低显存消耗，从而使得模型能够处理更长的序列。

8. 关于使用的一些思考

GQA作为一个平衡显存占用和模型性能的技术，在实际使用中需要仔细考虑以下因素：

• 分组数量的选择： 分组数量 G 是一个关键的超参数。较小的 G 更接近 MQA，显存占用较低但可能牺牲性能；较大的 G 更接近 MHA，性能较高但显存占用也较高。G 的选择应该基于具体的任务和资源限制进行调整。
• 硬件限制： 不同的硬件设备有不同的显存限制和计算能力。在选择 G 时，需要考虑目标硬件的特性，以便充分利用硬件资源并避免超出显存限制。
• 模型大小和数据集： GQA 的效果可能受到模型大小和数据集的影响。对于较小的模型和数据集，MQA 可能已经足够好；对于较大的模型和数据集，GQA 的优势可能更加明显。
• 与其他优化技术的结合： GQA 可以与其他模型优化技术结合使用，例如量化、剪枝和知识蒸馏等。这些技术可以进一步降低模型的显存占用和计算复杂度，并提高模型的性能。

9. GQA 的未来发展方向

GQA 作为一个相对较新的技术，仍然有很大的发展空间。未来可能的研究方向包括：

• 自适应分组： 开发自适应算法，可以根据输入数据的特性动态调整分组数量 G，以便更好地平衡显存占用和模型性能。
• 稀疏 GQA： 探索稀疏注意力机制在 GQA 中的应用，例如稀疏 Query、Key 和 Value 矩阵，以进一步降低显存占用和计算复杂度。
• GQA 的硬件加速： 研究针对 GQA 的硬件加速技术，例如设计专门的硬件加速器或优化 GQA 在现有硬件上的执行效率。
• 与其他注意力机制的融合： 将 GQA 与其他注意力机制（例如线性注意力、全局注意力等）融合，以探索更有效的注意力机制组合。

GQA的出现，为我们提供了一个在MHA和MQA之间进行权衡的有效工具。通过调整分组数量，我们可以在显存消耗和模型性能之间找到一个最佳平衡点，从而更好地应对各种实际应用场景。

总结

GQA通过将注意力头分组并共享Key/Value矩阵，在MHA的高性能和MQA的低显存之间取得了平衡。它可以灵活调整显存占用和模型表达能力，适用于大型模型训练和资源受限的部署环境。通过实验和进一步的优化，GQA有望在未来发挥更大的作用。