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原標題：拆分Transformer注意力，韓國團隊讓大模型解碼提速20倍
關鍵字：向量,注意力,吞吐量,全局,序列
文章來源：量子位
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內容摘要：

克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI只要將注意力切塊，就能讓大模型解碼提速20倍。
來自韓國科學技術研究院、LG和DeepMind的研究人員，提出了一種新的Transformer架構。
不僅獲得了更快的推理速度，內存開銷也大幅度下降。
研究人員詳細分析了原始Transformer推理速度慢的原因——
原始Transformer每生成一個Token就要訪問一次全局KV緩存，消耗了大量資源。
實際上，這種方法的GPU有效利用率不到1%，其余的99%都用在了內存訪問上。
針對這一問題，團隊對Transformer的注意力機制進行了切塊調整，提出了名為Block Transformer的新架構。
結果在沒有明顯質量損失的情況下，推理吞吐量提升了10-20倍。
有網友表示，自己之前也有過類似的思路，但結果模型的性能不足，現在這個方法看上去確實有效削減了KV緩存。
“切開”Transformer的注意力原始Transformer當中，對全局KV的頻繁訪問，導致計算復雜度高、內存占用大，但推理吞吐量卻很低。
針對這一問題，作者的核心思路是將原始Transformer的全局注意力分解，

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文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破