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 …