前言
多查询注意力(MQA)、分组查询注意力(GQA)是Transformer中多头注意力(MHA)的变种，它们大幅提高了解码器的推理效率，在LLaMA-2，ChatGLM2等大模型中有广泛使用，本篇介绍MQA、GQA的原理并分析其源码实现。
使用MQA，GQA的背景介绍
多查询注意力(Multi Query Attention，MQA)提出于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All
You Need》，旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题，在当时并没有引起关注，而随着近几年Transformer和GPT成为生成式大模型的基座，面临着产业落地的实际情况，导致GPT的推理加速备受关注，因此MQA又重新被提及起来。
分组查询注意力(Group Query Attention，GQA)提出于2023年，是MQA更一般的形式，它介于MQA和MHA之间，是模型预测表现和模型推理性能之间的一个折衷。
MQA，GQA原理简述
MQA的原理很简单，它将原生Transformer每一层多头注意力的Key线性映射矩阵、Value线性映射矩阵改为该层下所有头共享，也就是说K、V矩阵每层只有一个，而Q矩阵不受影响，其数量和注意力头数相等。以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个注意力头，输入从4096经过Q、K、V矩阵映射维度为128，若采用原生多头注意力机制，则Q、K、V矩阵各有28×32个，而采用MQA的方式则整个模型包含28×32个Q矩阵，28个K矩阵，28个V矩阵，示意图如下
MHA和MQA的差别
可想而知，MQA这种方式大幅减小了参数数量，带来推理加速的同时会造成模型性能损失，且在训练过程使得模型变得不稳定，因此在此基础上提出了GQA，它将Query进行分组，每个组内共享一组Key、Value，令组的数量为N，若N等于1此时等效于MQA，若N等于Query头的数量，此时退化为MHA。GQA是推理效率和模型性能的trade-off。
GQA（中）和MQA（右）对比
MQA，GQA推理加速分析
MQA能够大幅加速采用MHA的Transformer的推理，但是会有明显的性能损失，而GQA通过设置合适的分组大小，可以和MQA的推理性能几乎相等，同时逼近MHA的模型性能。作者在GQA的论文中给到了实验结论来印证这一点。
作者采用T5模型作为研究对象，模型版本采用T5-Large和T5-XXL，它们都采用MHA注意力方式，其中Large参数量770M，XXL参数量11B，在此基础上作者通过up-training方法将T5-XXL改造为MQA和GQA，最终一共四个版本模型进行精度和推理效率的对比，结果如下
横轴代表平均每条样本的推理耗时，越大代表延迟越大，纵轴代表在众多数据集上的评价得分，越大代表得分越高。在MHA方式下，由于XXL的模型参数更大，因此MHA-XXL的推理延迟高于MHA-Large，同时MHA-XXL的模型评分在所有版本里面最高。
经过up-training方法将MHA改造为MQA之后，MQA-XXL获得了所有版本的最低延迟，甚至还低于小一个型号的Large模型，同时MQA使得其模型评分比MHA-XXL降低了，但还是超越了小一个信号的Large的模型，表明大参数量的MQA模型不论在精度还是效率上都超越了小参数量的MHA模型。
而经过up-training方法将MHA改造为GQA，GQA-XXL的推理延迟几乎和MQA-XXL相等，而其性能评分也和参数量最大的MHA-XXL十分接近，整体上GQA达到了最佳效果，推理性能和模型评分都十分优秀。
分组的大小对模型推理延迟的影响
GQA的分组数是一个超参数，组数越大越接近MHA，推理延迟越大，同时模型精度也越高，作者给出了他的实验结论表明，当组数量从1逐渐上升到8时，模型推理的开销并没有明显的增长，在8以后推理开销显著变大，最终作者采用8个分组作为他的最佳选择。
以上从实验结果层给到结论，MQA略微损失了模型精度，但是确实能够大幅降低推理开销，而如果选择了合适的分组数，GQA能够两者皆得。在理论层，MQA和GQA对推理的帮助主要是以下两点
-
- 降低内存读取模型权重的时间开销：由于Key矩阵和Value矩阵数量变少了，因此权重参数量也减少了，需要读取到内存的数量量少了，因此减少了读取权重的等待时间
-
- KV-Cache空间占用降低：KV-Cache会将之前推理过的Key、Value向量存储在内存中，而随着步长和batch_size的增长，KV-Cache空间占用越来越高，使得KV-Cache不能被高效的读写，而MHA和GQA方式使得KV-Cache需要存储的参数量降低了head_num倍，从而提高KV-Cache的读写效率；另一方面，可以有空间来增大batch_size，从而提高模型推理的吞吐量
注意MQA和GQA并没有降低Attention的计算量（FLOPs），因为Key、Value映射矩阵会以广播变量的形式拓展到和MHA和一样，因此计算量不变，只是Key、Value参数共享。
ChatGLM2-6B中的MQA/GQA源码分析
本节采用ChatGLM2-6B的模型源码modeling_chatglm.py来说明MQA和GQA的实现，这两者在代码上没有区别，因为MQA是GQA的特例，当分组数等于1时就是MQA，而chatglm2-6B采用的是分组数为2的GQA，从它的配置文件config.json可以观察得到
{
"_name_or_path": "THUDM/chatglm2-6b",
"model_type": "chatglm",
"architectures": [
"ChatGLMModel"
],
"auto_map": {
"AutoConfig": "configuration_chatglm.ChatGLMConfig",
"AutoModel": "modeling_chatglm.ChatGLMForConditionalGeneration",
"AutoModelForSeq2SeqLM": "modeling_chatglm.ChatGLMForConditionalGeneration"
},
...
"multi_query_attention": true,
"multi_query_group_num": 2,
....
}
其中multi_query_attention代表是否开启多查询注意力，multi_query_group_num代表分组数。
MQA和GQA仅涉及到注意力层，因此直接定位到SelfAttention的代码块
class SelfAttention(torch.nn.Module):
def __init__(self, config: ChatGLMConfig, layer_number, device=None):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.layer_number = max(1, layer_number)
# TODO 128 * 32
self.projection_size = config.kv_channels * config.num_attention_heads
# Per attention head and per partition values.
self.hidden_size_per_attention_head = self.projection_size // config.num_attention_heads
self.num_attention_heads_per_partition = config.num_attention_heads
# TODO true 多查询注意力
self.multi_query_attention = config.multi_query_attention
# TODO qkv线性映射层到3*d
self.qkv_hidden_size = 3 * self.projection_size
if self.multi_query_attention:
self.num_multi_query_groups_per_partition = config.multi_query_group_num # 2
self.qkv_hidden_size = (
# TODO (128 * 32 + 2 * 128 * 2)
self.projection_size + 2 * self.hidden_size_per_attention_head * config.multi_query_group_num
)
self.query_key_value = nn.Linear(config.hidden_size, self.qkv_hidden_size,
bias=config.add_bias_linear or config.add_qkv_bias,
device=device, **_config_to_kwargs(config)
)
该SelfAttention代表某一层下，32个注意力头的运算。在初始化阶段，作者采用大矩阵方案用一个矩阵将所有头QKV创建出来，因此projection_size为128×3，然后以MHA的方式将映射维度乘以3得到qkv_hidden_size，当采用多查询注意力时对qkv_hidden_size重新修改，它等于所有头的Q矩阵，加上KV矩阵各一个，因此projection_size为128 * 32 + 2 * 128 * 2=4608，最后通过一个Linear层实现QKV矩阵的创建。
在推理阶段使用query_key_value进行同意QKV映射，然后通过split算子将QKV进行分解，分解之后所有头的Query为4096维，Key和Value为256维，因为分组数为2，所有存在两个Key和两个Value。
def forward(
self, hidden_states, attention_mask, rotary_pos_emb, kv_cache=None, use_cache=True
):
# TODO [1(seq), 1(batch), 4608]
mixed_x_layer = self.query_key_value(hidden_states)
if self.multi_query_attention:
# TODO [17, 1, 4096], [17, 1, 256], [17, 1, 256]
(query_layer, key_layer, value_layer) = mixed_x_layer.split(
[
self.num_attention_heads_per_partition * self.hidden_size_per_attention_head, # TODO 32 *128
self.num_multi_query_groups_per_partition * self.hidden_size_per_attention_head, # TODO 2 * 128
self.num_multi_query_groups_per_partition * self.hidden_size_per_attention_head, # TODO 2 * 128
],
dim=-1,
)
然后作者将QKV向量的维度进行reshape，将头维度拿出来，准备在下面的代码中对KV进行广播
# TODO [17, 1, 32, 128]
query_layer = query_layer.view(
query_layer.size()[:-1] + (self.num_attention_heads_per_partition, self.hidden_size_per_attention_head)
)
# TODO [17, 1, 2, 128]
key_layer = key_layer.view(
key_layer.size()[:-1] + (self.num_multi_query_groups_per_partition, self.hidden_size_per_attention_head)
)
# TODO TODO [17, 1, 2, 128]
value_layer = value_layer.view(
value_layer.size()[:-1]
+ (self.num_multi_query_groups_per_partition, self.hidden_size_per_attention_head)
)
在这之前，需要将原始的Query和Key携带旋转位置编码RoPE，使得注意力能够感知到相对位置信息，此步骤和Value无关
if rotary_pos_emb is not None:
query_layer = apply_rotary_pos_emb(query_layer, rotary_pos_emb)
key_layer = apply_rotary_pos_emb(key_layer, rotary_pos_emb)
然后作者对Key和Value做广播，因为Query有32个头，而GQA有2组，因此要翻32/2=16倍数，通过torch的expand进行广播实现参数共享，广播之后QKV三者的shape变成一致
if self.multi_query_attention:
# TODO TODO [17, 1, 2, 128] => [17, 1, 2, 1, 128]
key_layer = key_layer.unsqueeze(-2)
# TODO [17, 1, 2, 16, 128]
key_layer = key_layer.expand(
# TODO expand 进行广播，k，v向量共享
# TODO 只能对维度值是1的进行拓展，如果某些维不需要拓展，写为-1, 32 // 2=16
# TODO 有32个头，KV组只有2组，要复制16份
-1, -1, -1, self.num_attention_heads_per_partition // self.num_multi_query_groups_per_partition, -1
)
# TODO [17, 1, 2, 16, 128] => [17, 1, 32, 128]
key_layer = key_layer.contiguous().view(
key_layer.size()[:2] + (self.num_attention_heads_per_partition, self.hidden_size_per_attention_head)
)
value_layer = value_layer.unsqueeze(-2)
value_layer = value_layer.expand(
-1, -1, -1, self.num_attention_heads_per_partition // self.num_multi_query_groups_per_partition, -1
)
value_layer = value_layer.contiguous().view(
value_layer.size()[:2] + (self.num_attention_heads_per_partition, self.hidden_size_per_attention_head)
)
最后所有处理好之后计算注意力权重，并且将权重和Value相乘得到注意力的输出，这里和传统的MHA没有任何却别
context_layer = self.core_attention(query_layer, key_layer, value_layer, attention_mask)
MQA和GQA的主要代码流程结束，核心是先创建分组数的Key和Value矩阵，注意力点乘之前将Key和Value广播到和Query一致即可，全文完毕。
最后的最后
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