FastTransformer：高效 Transformer 架构解析

什么是 FastTransformer？

FastTransformer 是一种针对 Transformer 模型 进行优化的高效实现，旨在通过架构调整和计算优化，减少计算时间和内存占用，解决标准 Transformer 在处理 长序列任务 和 实时任务 中的性能瓶颈问题。

与传统 Transformer 相比，FastTransformer 通过 稀疏注意力机制、分块计算 和 CUDA 并行优化 等方法，实现了显著的计算加速和内存优化。

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FastTransformer 与传统 Transformer 的对比

特性	传统 Transformer	FastTransformer
计算复杂度	$O(n^2)$，注意力机制计算开销大	$O(n\cdot \log n)$ 或更低，通过稀疏注意力优化
显存占用	存储完整的注意力矩阵，显存开销高	通过分块或稀疏注意力减少显存需求
并行计算	支持一定程度的并行，但受到注意力矩阵大小限制	结合 CUDA 核心优化，充分利用 GPU 并行计算
适用场景	短序列或中等长度任务	长序列任务、实时推理、高效训练

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为什么选择 FastTransformer？

优点

1. 显存高效：减少注意力矩阵的存储，支持更长的输入序列。
2. 计算加速：通过稀疏注意力和并行优化，计算速度显著提升。
3. 适用长序列：适合文本、视频、语音等长序列任务。
4. 实时推理：加速推理过程，使 Transformer 可部署在低延迟场景中。

局限性

1. 实现复杂：需使用高级优化工具如 CUDA 和自定义内核。
2. 硬件依赖：高度依赖于现代 GPU 和高效内存管理。

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FastTransformer 的工作原理

核心优化

1. 稀疏注意力机制：

   • 传统 Attention 的复杂度为 $O(n^2)$。
   • FastTransformer 通过稀疏化注意力机制，仅计算部分注意力权重，将复杂度降至 $O(n\cdot \log n)$ 或更低。

2. 分块计算：

   • 将序列划分为多个小块，逐块计算注意力，从而减少显存占用并实现并行化加速。

3. CUDA 并行优化：

   • 利用 GPU 上的高效计算单元，通过自定义 CUDA 核心实现高效注意力计算。

4. 低秩近似：

   • 使用低秩分解方法减少注意力矩阵的计算量，同时保持准确性。

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FastTransformer 的数学表示

传统 Attention 公式

$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{Softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

FastTransformer 的优化

• 将输入序列分块，分别计算每块的局部注意力。
• 稀疏化注意力权重，仅保留高权重元素：
  $$A_{ij}^{\prime }=\{\begin{array}{ll}{A}_{ij},& \text{若 }{A}_{ij}>\tau \\ 0,& \text{否则}\end{array}$$
• 分块加权结果：
  $${\text{Output}}_i=\sum _{j\in \text{Blocks}}\text{Softmax}(Q_i{K}_j^T/\sqrt{d_k})V_j$$

稀疏注意力矩阵的计算过程

1. 注意力矩阵的计算

对于输入的查询矩阵 $Q$ 和键矩阵 $K$，注意力权重 $A$ 由以下公式计算：

$$A_{ij}=\frac{Q_i\cdot K_j^T}{\sqrt{d_k}}$$

其中：

• $Q_i$：查询向量的第 $i$ 行。
• $K_j$：键向量的第 $j$ 行。
• $d_k$：注意力向量的维度。

示例计算：
假设 $Q$ 和 $K$ 为 $2\times 2$ 的矩阵，$d_k=2$：

$$Q=\left[\begin{array}{cc}1& 2\\ 3& 4\end{array}\right],K=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$$

计算 $A$：

$$A=\frac{Q\cdot K^T}{\sqrt{d_k}}=\frac{1}{\sqrt{2}}\left[\begin{array}{cc}1\cdot 1+2\cdot 0& 1\cdot 0+2\cdot 1\\ 3\cdot 1+4\cdot 0& 3\cdot 0+4\cdot 1\end{array}\right]=\frac{1}{\sqrt{2}}\left[\begin{array}{cc}1& 2\\ 3& 4\end{array}\right]$$

缩放后：

$$A=\left[\begin{array}{cc}0.707& 1.414\\ 2.121& 2.828\end{array}\right]$$

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2. 稀疏化注意力矩阵

根据阈值 $\tau$，将 $A$ 中小于 $\tau$ 的元素置为 $0$。例如设 $\tau =2$：

$$A=\left[\begin{array}{cc}0.707& 1.414\\ 2.121& 2.828\end{array}\right]$$

筛选条件 $A_{ij}>\tau$：

• $0.707<2\to 0$
• $1.414<2\to 0$
• $2.121>2\to 2.121$
• $2.828>2\to 2.828$

稀疏化后的矩阵 $A^{\prime }$：

$$A^{\prime }=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ 2.121& 2.828\end{array}\right]$$

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3. 计算稀疏加权结果

对于稀疏化后的注意力矩阵 $A^{\prime }$ 和值矩阵 $V$，通过加权求和计算输出：

$${\text{Output}}_i=\sum _j{A}_{ij}^{\prime }{V}_j$$

假设值矩阵 $V$ 为：

$$V=\left[\begin{array}{cc}5& 6\\ 7& 8\end{array}\right]$$

逐行计算输出：

• 第 1 行输出（由于 $A_{1j}^{\prime }=0$，结果为 $0$）：

$${\text{Output}}_1=0\cdot [5,6]+0\cdot [7,8]=[0,0]$$

• 第 2 行输出：

$${\text{Output}}_2=2.121\cdot [5,6]+2.828\cdot [7,8]$$

逐元素计算：

$${\text{Output}}_2=[2.121\cdot 5+2.828\cdot 7,2.121\cdot 6+2.828\cdot 8]$$

$${\text{Output}}_2=[10.605+19.796,12.726+22.624]=[30.401,35.350]$$

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4. 最终输出

最终的加权输出矩阵为：

$$\text{Output}=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ 30.401& 35.350\end{array}\right]$$

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总结

稀疏化步骤：

1. 计算注意力矩阵 $A$：通过 $Q\cdot K^T/\sqrt{d_k}$。
2. 稀疏化：将小于阈值 $\tau$ 的元素置为 $0$，得到稀疏矩阵 $A^{\prime }$。
3. 加权求和：利用稀疏注意力矩阵 $A^{\prime }$ 和值矩阵 $V$ 计算输出结果。

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FastTransformer 实现代码示例

传统 Attention 实现

import torch

def attention(Q, K, V):
    d_k = Q.size(-1)
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k))
    attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention, V)
    return output

FastTransformer 分块优化示例

def fast_transformer(Q, K, V, block_size=32):
    batch_size, seq_len, hidden_dim = Q.size()
    output = torch.zeros_like(Q)
    
    # 分块计算
    for i in range(0, seq_len, block_size):
        for j in range(0, seq_len, block_size):
            Q_block = Q[:, i:i+block_size, :]
            K_block = K[:, j:j+block_size, :]
            V_block = V[:, j:j+block_size, :]
            
            # 注意力计算
            scores = torch.matmul(Q_block, K_block.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(hidden_dim))
            attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
            output[:, i:i+block_size, :] += torch.matmul(attention, V_block)
    
    return output

FastTransformer 矩阵计算示例

场景假设

假设有以下输入数据：

• 输入矩阵 Q（Query）：形状为 ( 4 * 4 )，表示序列长度为 4，隐藏维度为 4。
• 输入矩阵 K（Key）：形状为 ( 4 * 4 )，与 Q 形状一致。
• 输入矩阵 V（Value）：形状为 ( 4 * 4 )，与 Q 和 K 形状一致。
• 分块大小：假设 block_size = 2，表示一次处理 2 行/列。

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输入矩阵

Q = [[1, 2, 3, 4],
     [4, 3, 2, 1],
     [1, 1, 1, 1],
     [2, 2, 2, 2]]

K = [[1, 0, 1, 0],
     [0, 1, 0, 1],
     [1, 1, 1, 1],
     [2, 2, 2, 2]]

V = [[1, 1, 1, 1],
     [2, 2, 2, 2],
     [3, 3, 3, 3],
     [4, 4, 4, 4]]

FastTransformer 分块计算步骤

Step 1：将输入分块

将 Q、K 和 V 按行/列分成大小为 2 × 2 的块：
	•	Q 分块：
	•	( Q_1 )：第 1-2 行
	•	( Q_2 )：第 3-4 行
	•	K 和 V 分块：
	•	( K_1 ) 和 ( V_1 )：第 1-2 行
	•	( K_2 ) 和 ( V_2 )：第 3-4 行

Q_1 = [[1, 2, 3, 4],
       [4, 3, 2, 1]]

Q_2 = [[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]]

K_1 = [[1, 0, 1, 0],
       [0, 1, 0, 1]]

K_2 = [[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]]

V_1 = [[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]]

V_2 = [[3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4]]

Step 2：分块计算注意力权重

$(Q_1\times K_1^T)$ 计算

${\text{Scores}}_1=Q_1\times K_1^T/\sqrt{d_k}(\text{其中 }{d}_k=4)$

• $(Q_1)为(2\times 4)，(K_1^T)为(4\times 2)$
• $结果为(2\times 2)$

$${\text{Scores}}_1=\left[\begin{array}{cc}(1\times 1+2\times 0+3\times 1+4\times 0)& (1\times 0+2\times 1+3\times 0+4\times 1)\\ (4\times 1+3\times 0+2\times 1+1\times 0)& (4\times 0+3\times 1+2\times 0+1\times 1)\end{array}\right]$$

$$Score{s}_1=[[4,6],[6,4]]$$

缩放：
$${\text{Scores}}_1=\frac{{\text{Scores}}_1}{\sqrt{4}}=\frac{1}{2}\times {\text{Scores}}_1=[[2,3],[3,2]]$$

Softmax 计算 $(\text{Softmax}(Score{s}_1))$

对每行计算 Softmax：

$$\text{Softmax}(x)=\frac{\exp (x_i)}{{\sum }_j\exp (x_j)}$$

$$\text{Softmax}({\text{Scores}}_1)=\left[\begin{array}{cc}\frac{\exp (2)}{\exp (2)+\exp (3)}& \frac{\exp (3)}{\exp (2)+\exp (3)}\\ \frac{\exp (3)}{\exp (3)+\exp (2)}& \frac{\exp (2)}{\exp (3)+\exp (2)}\end{array}\right]$$
$$\text{Softmax}({\text{Scores}}_1)\approx \left[\begin{array}{cc}0.2689& 0.7311\\ 0.7311& 0.2689\end{array}\right]$$

Step 3：计算加权输出 ( $Q_1\times V_1$ )

${\text{Output}}_1=\text{Softmax}(Score{s}_1)\times V_1$

• $(\text{Softmax}(Score{s}_1))为(2\times 2)$
• $(V_1)为(2\times 4)$

$${\text{Output}}_1=\left[\begin{array}{cc}0.2689& 0.7311\\ 0.7311& 0.2689\end{array}\right]\times \left[\begin{array}{cccc}1& 1& 1& 1\\ 2& 2& 2& 2\end{array}\right]$$

$${\text{Output}}_1=\left[\begin{array}{cccc}1.7311& 1.7311& 1.7311& 1.7311\\ 1.2689& 1.2689& 1.2689& 1.2689\end{array}\right]$$
Step 4：重复计算$(Q_2\times K_2^T)$ 和加权输出

按照同样的步骤计算 ( Q_2 ) 与 ( K_2 ) 的注意力权重和加权输出，最终将结果合并得到完整的输出。

结果

FastTransformer 通过分块的方式逐步计算注意力，避免存储完整的注意力矩阵，从而有效降低显存占用。

最终输出结果为：

$$\text{Output}=\left[\begin{array}{cccc}1.7311& 1.7311& 1.7311& 1.7311\\ 1.2689& 1.2689& 1.2689& 1.2689\\ 3.0& 3.0& 3.0& 3.0\\ 3.0& 3.0& 3.0& 3.0\end{array}\right]$$

FastTransformer 的应用场景

1.	自然语言处理：
•	处理长文档（如书籍、研究论文等）。
•	实现高效文本分类、问答系统等任务。
2.	视频建模：
•	高分辨率视频分析，处理长时间序列帧。
3.	生物信息学：
•	序列建模（如蛋白质序列预测）。
4.	实时推理：
•	语音识别、实时翻译等低延迟场景。

FastTransformer 与 Flash Attention 的对比

概述

FastTransformer 和 Flash Attention 是两种针对标准 Transformer 进行优化的高效实现方法，旨在解决 Transformer 在处理长序列时的计算复杂度高、显存占用大的问题。但它们采用的优化方法有所不同，适用场景也各有侧重。

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特性对比

特性	FastTransformer	Flash Attention
核心优化方式	稀疏注意力机制、分块计算、低秩近似	分块计算、CUDA Kernel 优化、数值稳定的 Softmax
计算复杂度	$O(n\cdot \log n)$（稀疏注意力优化）	$O(n^2)$，但显存占用显著优化
显存占用	显著降低，通过稀疏注意力和块处理	显存优化，通过分块计算，避免存储完整注意力矩阵
数值稳定性	较稳定，尤其在稀疏注意力下处理大规模数据	使用分块归一化（log-sum-exp 技术），数值更稳定
并行计算	支持 GPU 并行计算，通过稀疏注意力减少计算量	深度 CUDA Kernel 优化，利用 GPU 最大化并行计算效率
适用场景	长序列任务，如 NLP 长文档、视频序列	长序列任务、高显存效率的高精度任务，如大规模语言模型
易用性	实现较复杂，通常需要专门优化框架	基于成熟 CUDA Kernel 库，易于集成至模型中
速度	适中，依赖任务和稀疏性	加速 2-4 倍，尤其适用于高性能 GPU

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优势与局限性

FastTransformer

优势：

1. 稀疏注意力：减少注意力计算量，显著降低复杂度，适合长序列任务。
2. 分块和低秩优化：通过块级处理和低秩分解提高效率，减少冗余计算。
3. 计算复杂度低：适用于大规模长序列数据建模。

局限：

1. 实现较复杂，稀疏注意力的有效性依赖任务的稀疏性。
2. 对硬件优化程度较低，无法最大化 GPU 计算效率。

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Flash Attention

优势：

1. 显存优化：分块计算避免存储完整注意力矩阵，适合长序列任务。
2. 计算加速：使用 CUDA Kernel 优化，在 GPU 上加速 2-4 倍。
3. 数值稳定：改进 Softmax 计算，避免数值溢出问题。

局限：

1. 计算复杂度仍为 $O(n^2)$，虽然显存优化显著，但理论复杂度未变。
2. 依赖现代高性能 GPU，无法在 CPU 或低性能硬件上高效运行。

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适用场景对比

应用场景	FastTransformer	Flash Attention
自然语言处理	长文档建模、长序列文本生成	高效长文本建模，高精度语言模型
视频建模	长时间序列视频分析，低资源需求	高分辨率视频建模，显存优化显著
生物信息学	蛋白质序列建模，大规模稀疏数据建模	生物序列分析，数值稳定更为关键
实时推理	实时处理长序列，任务计算复杂度较低	实时任务，对显存和速度要求更高

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结论

• FastTransformer 更适用于长序列任务，特别是任务数据稀疏、需要降低计算复杂度的场景，适合在资源有限的情况下进行部署。
• Flash Attention 更注重显存优化和计算速度，适用于需要高效并行计算、高数值稳定性的大规模任务，尤其在现代高性能 GPU 上表现最佳。

根据具体任务需求和硬件资源，可以灵活选择 FastTransformer 或 Flash Attention 来优化 Transformer 模型。