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原文链接：FasterTransformer Decoding 源码分析(六)-CrossAttention介绍
GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(一)-整体框架介绍-优快云博客
GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(二)-Decoder框架介绍-优快云博客
GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍-优快云博客
GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(四)-SelfAttention实现介绍-优快云博客
GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(五)-AddBiasResidualLayerNorm介绍-优快云博客
作者丨进击的Killua
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/670739629
编辑丨GiantPandaCV
本文是FasterTransformer Decoding源码分析的第六篇，笔者试图去分析CrossAttention部分的代码实现和优化。由于CrossAttention和SelfAttention计算流程上类似，所以在实现上FasterTransformer使用了相同的底层Kernel函数，因此会有大量重复的概念和优化点，重复部分本文就不介绍了，所以在阅读本文前务必先浏览进击的Killua：FasterTransformer Decoding 源码分析(四)-SelfAttention实现介绍这篇文章，一些共性的地方会在这篇文章中做统一介绍，本文着重介绍区别点。
一、模块介绍
如下图所示，CrossAttention模块位于DecoderLayer的第4个模块，输入为经过LayerNorm后的SelfAttention结果和encoder的outputs，经过该模块处理后进行残差连接再输入LayerNorm中。
CrossAttention在decoder中的位置
CrossAttention模块本质上还是要实现如下几个公式，主要的区别在于其中 CrossAttention 的K, V矩阵不是使用 上一个 Decoder block的输出或inputs计算的，而是使用Encoder 的编码信息矩阵计算的，这里还是把公式放出来展示下。
crossAttention 公式
二、设计&优化
整体Block和Thread的执行模型还是和SelfAttention的保持一致，这里不再赘述，主要介绍一下有一些区别的KV Cache。
1. KV Cache
由于在CrossAttention中K,V矩阵是来自于已经计算完成的Encoder输出，所以KV Cache的程度会更大，即第一次运算把KV计算出来之后，后续只要读取Cache即可，不需要用本step的输入再进行线性变换得到增量的部分K,V，如下图所示。
三、源码分析
1. 方法入口
CrossAttention的调用入口如下，解释下这里的输入和输出，具体逻辑在后面。
输入Tensor
-
input_query：normalize之后的SelfAttention输出，大小是[batch_size,hidden_units_]
-
encoder_output: encoder模块的输出，大小是[batch_size, mem_max_seq_len, memory_hidden_dimension]
-
encoder_sequence_length：每个句子的长度，大小是[batch_size]
-
finished: 解码是否结束的标记，大小是[batch_size]
-
step: 当前解码的步数
输出Tensor
-
hidden_features：CrossAttention的输出feature，大小是[batch_size,hidden_units_]，和input_query大小一致。
-
key_cache：CrossAttention中存储key的cache，用于后续step的计算。
-
value_cache: CrossAttention中存储Value的cache，用于后续step的计算。
TensorMap cross_attention_input_tensors{
{"input_query", Tensor{MEMORY_GPU, data_type, {batch_size, hidden_units_}, normed_self_attn_output_}},
{"encoder_output", input_tensors->at(1)},
{"encoder_sequence_length", input_tensors->at(2)},
{"finished", input_tensors->at(3)},
{"step", input_tensors->at(4)}};
TensorMap cross_attention_output_tensors{
{"hidden_features", Tensor{MEMORY_GPU, data_type, {batch_size, hidden_units_}, cross_attn_output_}},
{"key_cache",
Tensor{MEMORY_GPU,
data_type,
std::vector<size_t>(output_tensors->at(3).shape.begin() + 1, output_tensors->at(3).shape.end()),
output_tensors->at(3).getPtrWithOffset<T>(mem_cache_offset)}},
{"value_cache",
Tensor{MEMORY_GPU,
data_type,
std::vector<size_t>(output_tensors->at(4).shape.begin() + 1, output_tensors->at(4).shape.end()),
output_tensors->at(4).getPtrWithOffset<T>(mem_cache_offset)}}};
cross_attention_layer_->forward(&cross_attention_output_tensors,
&cross_attention_input_tensors,
&decoder_layer_weight->at(l).cross_attention_weights);2. 主体框架
主体框架代码由三部分构成，分别是该step的QKV生成、output生成和Linear输出。其中第一部分和第三部分都使用了cublas的封装矩阵乘方法gemm，这里就不多介绍了，主要功能逻辑在第二部分output生成。
第一部分：QKV生成
如上所述，代码中Q矩阵是需要每个step生成的，而KV矩阵只有第一个step需要生成，后续步骤读取cache即可。
cublas_wrapper_->Gemm(CUBLAS_OP_N,
CUBLAS_OP_N,
hidden_units_, // n batch_size,
d_model_, // k attention_weights->query_weight.kernel,
hidden_units_, // n attention_input,
d_model_, // k q_buf_,
hidden_units_ /* n */);
if (step == 1) {
cublas_wrapper_->Gemm(CUBLAS_OP_N,
CUBLAS_OP_N,
hidden_units_,
batch_size * mem_max_seq_len,
encoder_output_tensor.shape[2],
attention_weights->key_weight.kernel,
hidden_units_,
encoder_output_tensor.getPtr<T>(),
encoder_output_tensor.shape[2],
key_mem_cache,
hidden_units_);
cublas_wrapper_->Gemm(CUBLAS_OP_N,
CUBLAS_OP_N,
hidden_units_,
batch_size * mem_max_seq_len,
encoder_output_tensor.shape[2],
attention_weights->value_weight.kernel,
hidden_units_,
encoder_output_tensor.getPtr<T>(),
encoder_output_tensor.shape[2],
value_mem_cache,
hidden_units_);
}第二部分：output生成
核心函数调用，这里参数较多不一一介绍了，非常多(像一些has_ia3等参数应该是在不断迭代的过程中加入的)，在后面函数实现中会将重点参数进行阐述。
cross_attention_dispatch<T>(q_buf_,
attention_weights->query_weight.bias,
key_mem_cache,
attention_weights->key_weight.bias,
value_mem_cache,
attention_weights->value_weight.bias,
memory_sequence_length,
context_buf_,
finished,
batch_size,
batch_size,
head_num_,
size_per_head_,
step,
mem_max_seq_len,
is_batch_major_cache_,
q_scaling_,
output_attention_param,
has_ia3 ? input_tensors->at("ia3_tasks").getPtr<const int>() : nullptr,
has_ia3 ? attention_weights->ia3_key_weight.kernel : nullptr,
has_ia3 ? attention_weights->ia3_value_weight.kernel : nullptr,
stream_);第三部分：Linear输出
这里就是简单地对上步输出结果乘以一个权重矩阵。
cublas_wrapper_->Gemm(CUBLAS_OP_N,
CUBLAS_OP_N,
d_model_, // n
batch_size,
hidden_units_, // k
attention_weights->attention_output_weight.kernel,
d_model_, // n
context_buf_,
hidden_units_, // k
attention_out,
d_model_ /* n */);
3. kernel函数调用
上述output生成步骤中会调用如下代码，这里针对每个head中需要处理的层数进行了分类，这个也是大量优化中的常用方案，针对不同的入参大小选择不同size和配置的kernel函数进行处理，这里有经验的一些成分在里面，我们常用的case是hidden_size_per_head=64(head=8)的情况。
template<typename T, typename KERNEL_PARAMS_TYPE>void multihead_attention_(const KERNEL_PARAMS_TYPE& params, const cudaStream_t& stream){
switch (params.hidden_size_per_head) {
case 32:
mmha_launch_kernel<T, 32, 32, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 48:
mmha_launch_kernel<T, 48, 64, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 64:
mmha_launch_kernel<T, 64, 64, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 80:
mmha_launch_kernel<T, 80, 128, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 96:
mmha_launch_kernel<T, 96, 128, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 112:
mmha_launch_kernel<T, 112, 128, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 128:
mmha_launch_kernel<T, 128, 128, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 144:
mmha_launch_kernel<T, 144, 256, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 160:
mmha_launch_kernel<T, 160, 256, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 192:
mmha_launch_kernel<T, 192, 256, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 224:
mmha_launch_kernel<T, 224, 256, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
case 256:
mmha_launch_kernel<T, 256, 256, KERNEL_PARAMS_TYPE>(params, stream);
break;
default:
assert(false);
}}4. kernel函数实现
这个函数和SelfAttention中的kernel函数是同一个，流程如图所示，这里只介绍下区别点。
1. CrossAttention中只有第一个step需要将KV存入Cache，其他step不需要。
const bool handle_kv = !DO_CROSS_ATTENTION || (DO_CROSS_ATTENTION && params.timestep == 0);
if (handle_kv) {
// Trigger the stores to global memory. if (Dh == Dh_MAX || co < Dh / QK_ELTS_IN_16B) {
*reinterpret_cast<Qk_vec_m*>(¶ms.k_cache[offset]) = vec_conversion<Qk_vec_m, Qk_vec_k>(k);
}
}2. 处理本轮step的KV时，也是从cache中取得KV，无需进行本轮计算得到增量KV。
if (DO_CROSS_ATTENTION) {
// The 16B chunk written by the thread. int co = tidx / QK_VECS_IN_16B;
// The position of the thread in that 16B chunk. int ci = tidx % QK_VECS_IN_16B * QK_VEC_SIZE;
// Two chunks are separated by L * x elements. A thread write QK_VEC_SIZE elements. int offset = bhi * params.memory_max_len * Dh + co * params.memory_max_len * QK_ELTS_IN_16B +
// params.timestep*QK_ELTS_IN_16B + tlength * QK_ELTS_IN_16B + ci;
k = !is_masked && (Dh == Dh_MAX || tidx * QK_VEC_SIZE < Dh) ?
vec_conversion<Qk_vec_k, Qk_vec_m>(*reinterpret_cast<const Qk_vec_m*>(¶ms.k_cache[offset])) :
k;
}
else {
if (params.int8_mode == 2) {
using Packed_Int8_t = typename packed_type<int8_t, num_elems<Qk_vec_m>::value>::type;
using Packed_Float_t = typename packed_type<float, num_elems<Qk_vec_m>::value>::type;
const auto k_scaling = params.qkv_scale_out[1];
const auto k_quant =
*reinterpret_cast<const Packed_Int8_t*>(&reinterpret_cast<const int8_t*>(params.k)[qk_offset]);
convert_from_float(k, mul<Packed_Float_t, float>(k_scaling, float_from_int8(k_quant)));
}
else {
k = !is_masked && (Dh == Dh_MAX || tidx * QK_VEC_SIZE < Dh) ?
vec_conversion<Qk_vec_k, Qk_vec_m>(*reinterpret_cast<const Qk_vec_m*>(¶ms.k[qk_offset])) :
k;
}
}
if (DO_CROSS_ATTENTION) {
v = vec_conversion<V_vec_k, V_vec_m>(*reinterpret_cast<const V_vec_m*>(&v_cache[tlength * Dh]));
}四、总结
本文相对简单，分析了FasterTransformer中CrossAttention模块的设计方法和代码实现，和SelfAttention基本一致，只是对KV Cache的处理细节上有一点区别，整体上看缓存的使用会比SelfAttention多一些，所以速度应该还会快一点。
THE END !
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