摩尔线程发布新技术：Round Attention显著降低AI推理延迟和显存占用

【导言】

在人工智能领域，特别是在自然语言处理的快速发展中，推理性能和资源利用效率已成为研究的重点。摩尔线程科研团队近日推出了一项革命性的研究成果——Round Attention技术，旨在解决大规模语言模型在推理过程中面临的延迟和显存占用问题。这一新技术不仅将端到端延迟降至行业领先水平，还在显存使用方面实现了高达82%的节省，标志着AI推理技术的又一重大突破。

【背景及挑战】

近年来，随着大规模语言模型的不断进化，它们在日常问题解决中扮演着越来越重要的角色。在实际的多轮对话及其他长文本交互场景中，AI推理系统常常面临两大显著挑战。由于自注意力机制计算复杂度呈平方级增长，随着上下文长度的不断增加，计算开销也随之激增，导致延迟增加。虽然长短期记忆（KV）缓存技术能够缓解重复计算的负担，但在显存需求显著增加的情况下，推理批处理规模受到限制，这进一步影响了GPU的使用效率。

为了解决上述问题，摩尔线程的研发团队重新审视了自注意力机制的实现方式，从而提出了Round Attention技术。

【Round Attention的核心概念】

Round Attention的核心思想是以“轮次”为分析单元，针对多轮对话的场景进行优化。研究团队发现，在多轮交互中，Attention的分布遵循特定的规律，这些规律可以帮助提升推理效率。根据这一理论，Round Attention将KV缓存进行天然划分，以轮次为边界，使得在每一轮对话中，只有最相关的上下文信息参与计算，实现更高效的资源利用。

摩尔线程还构建了一套Round Attention的推理流水线，通过将稀疏性从Token级别提高到块级别，实现了更高效的计算模式。在这一模式下，系统可智能选择参与attention计算的块，减小计算规模，并将不相关的信息卸载至CPU内存，从而在保证推理准确度的基础上，全面降低了推理耗时和显存占用。

【Round Attention的独特优势】

Round Attention技术的引入为AI推理技术带来了多重优势，具体体现在以下几个方面：

1. 显著降低推理延迟：通过优化计算流程，Round Attention的推理延迟显著低于现有主流的Flash Attention推理引擎。这为需要快速响应的应用场景提供了强有力的技术支撑，能够满足实时对话等苛刻需求。

2. 大幅节省显存占用：Round Attention通过有效的KV缓存管理，最大程度上减少了显存的需求。高达82%的显存储量节省，可以使得GPU资源的使用效率得到显著提升，这将直接影响到大规模模型的运行能力和成本。

3. 提升GPU利用率：通过减少不必要的计算负担，Round Attention提升了GPU的使用率。相对于传统的推理模式，系统能够更好地调动计算资源，加快响应速度。

4. 去除冗余计算：Round Attention不仅改善了资源利用效率，更在推理过程中有效去除了冗余计算，进一步优化了整体性能。与传统方法相比，稀疏性块计算的引入，使得模型在执行时更加灵活和高效。

【与展望】

摩尔线程的Round Attention技术，代表了AI推理技术在性能及效率方面的又一重要进步。随着这一技术的推广和应用，更多的开发者和企业将受益于高效的推理能力，尤其是在多轮对话和智能客服等应用场景中。这一创新不仅将推动AI技术的发展，还将广泛影响到各行各业的智能化进程。

未来，摩尔线程希望继续在AI推理技术领域深耕细作，通过不断的创新与研究，推动更高效、更智能的AI应用诞生。作为引领技术进步的重要参与者，摩尔线程的愿景是为全球AI发展贡献更多智慧与解决方案，让智能生活更加美好与便利。