SageAttention2原理和计算过程

SageAttention2: Efficient Attention with Thorough Outlier Smoothing and Per-thread INT4 Quantization

介绍

概述

SageAttention2 是一种高效的自注意力机制优化方案，通过结合 离群值平滑（Outlier Smoothing） 和 逐线程 INT4 量化（Per-thread INT4 Quantization），显著提升 Transformer 模型的推理效率，同时保持较高的模型精度。该方法特别适用于大语言模型（LLMs）和高吞吐量推理场景。

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核心创新点

1. Thorough Outlier Smoothing（离群值平滑）

   • 问题背景：在 Transformer 的注意力计算中，某些异常大的激活值（离群值）会显著影响计算效率，尤其是在低精度量化时。
   • 解决方案：SageAttention2 采用动态检测和平滑策略，对注意力得分中的离群值进行自适应调整，使其分布更加平滑，从而提升后续量化的稳定性。
   • 优势：减少离群值对低精度计算的干扰，提高模型在 INT4/INT8 量化下的精度。

2. Per-thread INT4 Quantization（逐线程 INT4 量化）

   • 问题背景：传统量化方法通常对整个张量进行统一量化，忽略了不同线程（或计算单元）的数据分布差异，导致精度损失。
   • 解决方案：SageAttention2 为每个线程（或计算块）独立进行 INT4 量化，结合动态缩放因子（per-thread scaling factors），最大化保留信息。
   • 优势：相比全局量化，逐线程量化能更好地适应数据局部性，减少累积误差，提升计算效率。

3. 硬件友好设计

   • 优化内存访问模式，减少带宽瓶颈。
   • 兼容现代 GPU/TPU 的 SIMD（单指令多数据）架构，提高并行计算效率。

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相关工作对比

方法	量化精度	离群值处理	计算优化方式
SageAttention2	INT4	动态平滑	逐线程量化 + 硬件优化
SmoothQuant	INT8	静态缩放	全局量化
LLM.int8()	INT8	离群值隔离	混合精度
FlashAttention	FP16	无	内存优化

SageAttention2 在低精度量化和离群值处理上更具优势，适合极致优化场景。

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总结

SageAttention2 通过 离群值平滑 和 逐线程 INT4 量化，在保持模型精度的同时大幅提升注意力计算的效率，为低资源部署和高性能推理提供了新的优化方向。未来可进一步探索与稀疏注意力、更低位宽（如 INT2）的结合。

SageAttention2计算步骤详解及示例

SageAttention2是SageAttention的升级版，通过更精细的离群值处理和动态INT4量化策略进一步优化计算效率。以下是其核心步骤和具体计算示例。

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1.SageAttention2核心步骤

Step1:计算原始注意力分数（FP16）

输入：

• Query $Q\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$
• Key $K\in {\mathbb{R}}^{m\times d}$
• Value $V\in {\mathbb{R}}^{m\times d_v}$

计算未缩放的注意力分数：
$$S=Q{K}^T$$

Step2:动态离群值平滑（Dynamic Outlier Smoothing）

1.分块检测离群值：

• 将$S$划分为小块（如4x4），对每块独立计算均值$\mu$和标准差$\sigma$。
• 动态调整阈值$\alpha$（例如基于块内数据分布）。

2.高斯平滑离群值：

• 对离群值进行高斯加权平滑（而非简单裁剪），例如：
  $S_{i,j}=\mu +(S_{i,j}-\mu )\cdot \exp \left(-\frac{(S_{i,j}-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$

Step3:缩放与Softmax（FP16）

$$A=\text{softmax}\left(\frac{S_{\text{smooth}}}{\sqrt{d}}\right)$$

Step4:动态INT4量化（Per-Block Dynamic Quantization）

1.分块动态量化：

• 将$A$和$V$分块（如8x8），每块独立计算量化参数：
  $$\text{scale}=\frac{\max (A_{\text{block}})-\min (A_{\text{block}})}{15},\text{zero\_point}=\text{round}\left(\frac{-\min (A_{\text{block}})}{\text{scale}}\right)$$
• 将块内数据映射到INT4（-8到7）：
  $$A_{\text{quant}}=\text{clip}\left(\text{round}\left(\frac{A}{\text{scale}}\right)+\text{zero\_point},-8,7\right)$$

2.低精度矩阵乘法：

• 使用INT4计算加权和：
  $${\text{Output}}_{\text{quant}}=A_{\text{quant}}\cdot V_{\text{quant}}$$

3.反量化输出：

• 按块动态反量化：
  $$\text{Output}=({\text{Output}}_{\text{quant}}-\text{zero\_point})\cdot \text{scale}$$

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2.计算示例

输入数据

假设$d=2$，输入如下：

• Query(Q)：
  $$Q=\left[\begin{array}{cc}1.0& 2.0\\ 3.0& 4.0\end{array}\right]$$
• Key(K)：
  $$K=\left[\begin{array}{cc}5.0& 6.0\\ 7.0& 8.0\\ 9.0& 10.0\end{array}\right]$$
• Value(V)：
  $$V=\left[\begin{array}{ccc}1.0& 0.0& 1.0\\ 0.0& 1.0& 0.0\\ 1.0& 1.0& 0.0\end{array}\right]$$

Step1:计算原始注意力分数$S=Q{K}^T$

$$S=\left[\begin{array}{ccc}17& 23& 29\\ 39& 53& 67\end{array}\right]$$

Step2:动态离群值平滑

• 分块检测（假设块大小为2x2，仅第1块）：
  -块$\left[\begin{array}{cc}17& 23\\ 39& 53\end{array}\right]$：

  • 均值$\mu =33$，标准差$\sigma \approx 15.6$
  • 动态阈值$\alpha =1.5$→离群范围$[33-23.4,33+23.4]$ =$[9.6,56.4]$
  • 67是离群值（假设67被平滑为56.4）。

• 平滑后$S$：
  $S_{\text{smooth}}=\left[\begin{array}{ccc}17& 23& 29\\ 39& 53& 56.4\end{array}\right]$

Step3:缩放与Softmax

$$S_{\text{scaled}}=\frac{S_{\text{smooth}}}{\sqrt{2}}\approx \left[\begin{array}{ccc}12.02& 16.26& 20.51\\ 27.58& 37.48& 39.88\end{array}\right]$$
$$A=\text{softmax}(S_{\text{scaled}})\approx \left[\begin{array}{ccc}2.06\times 10^{-4}& 0.016& 0.984\\ 1.67\times 10^{-9}& 0.0001& 0.9999\end{array}\right]$$

Step4:动态INT4量化

1.量化$A$的第1行$[0.0002,0.016,0.984]$：

• 最大值0.984，最小值0.0002→scale=(0.984-0.0002)/15≈0.0656
• zero_point=round(-0.0002/0.0656)≈0
• 量化结果：
  $A_{\text{quant}}=\text{round}\left(\frac{[0.0002,0.016,0.984]}{0.0656}\right)=[0,0,15](\text{超出INT4范围，裁剪为}[0,0,7])$

2.低精度计算：

• 使用$A_{\text{quant}}$和$V_{\text{quant}}$计算（略，需同步量化$V$）。

3.反量化输出：

• 假设输出块为$[7]$（INT4），反量化后：
  $\text{Output}=7\times 0.0656\approx 0.459$

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3.关键改进vs SageAttention

特性	SageAttention	SageAttention2
离群值处理	全局阈值+裁剪	分块动态阈值+高斯平滑
量化策略	逐线程固定缩放因子	分块动态缩放因子
硬件适配	适合GPU通用计算	针对Tensor Core优化
精度损失	较高（粗粒度量化）	更低（动态适应数据分布）

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4.总结

• 动态离群值平滑：通过分块和高斯加权减少信息损失。
• 动态INT4量化：每块独立优化量化参数，提升低精度计算精度。
• 适用场景：
  -大模型推理（如8K+上下文窗口）。
  -边缘设备（手机、嵌入式芯片）。

SageAttention2通过细粒度动态优化，在计算效率和精度之间达到更好平衡。