uva 679 Dropping Balls

探讨了一道关于小球在二叉树结构中下落的问题,通过两种不同的算法实现,一种为直接模拟,另一种利用了小球下落规律进行优化。

题目:Dropping Balls


题意:有一颗深度为d的二叉树,i个小球从根节点向下落。每个节点上有一个开关,小球落在该节点上时,若开关为开则向右走;反之向左走。小球每经过一次开关,开关的状态改变一次。求第i个小球最终会落到哪个节点上。


思路:

1、模拟。定义一个数组bool a,用来存储开关情况。小球当前位置为k时,像左走为2*k,像右走为2*k+1。(TLE)

2、因为小球的下落是有规律的,假如第j个小球向左,那么j+1个小球一定会向右走。所以只关心最后一个小球的奇偶性即可。


注意:思路2中,如果忘记删除思路1中的a数组的初始化,会超时。


TLE代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<deque>
using namespace std;

int l,d,s;
bool a[(1<<20)]={0};

int main() {
	
	scanf("%d",&l);
	while(l--){
		memset(a,0,sizeof(a));
		scanf("%d%d",&d,&s);
		int n=(1<<d)-1;
		int where=1;
		for(int i=1;i<=s;i++){
			where=1;
			do{
				if(a[where]==false) where*=2;
				else where=where*2+1;
				a[where/2]^=1;
			}while(where<=n);
		}
		printf("%d\n",where/2);
	}
	
	return 0;
}


AC代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<deque>
using namespace std;

int l,d,s;

int main() {
	scanf("%d",&l);
	while(l--){
		scanf("%d%d",&d,&s);
		int where=1;
		do{
			if(s%2==0){
				where=where*2+1;
				s/=2;
			}else{
				where*=2;
				s=(s+1)/2;
			}
			d--;
		}while(d>=2);
		printf("%d\n",where);
	}
	return 0;
}


KV Cache Dropping 是一种用于优化大语言模型(LLM)推理过程中内存使用的技术,特别是在处理长序列时减少KV Cache(Key-Value Cache)的存储开销。其核心思想是通过选择性地丢弃(drop)部分KV对,以降低内存占用并提升推理效率,同时尽量不影响模型输出的质量。 ### KV Cache Dropping 的技术原理 在自回归生成任务中,KV Cache 用于存储每个已生成 token 对应的 Key 和 Value 向量,以便在后续的 Attention 计算中快速获取历史信息。随着生成序列的增长,KV Cache 的内存占用也随之线性增长。KV Cache Dropping 通过以下方式缓解这一问题: 1. **基于注意力机制的冗余性**:在实际生成过程中,某些历史 token 对当前 token 的预测影响较小,这些 token 对应的 KV 对可以被视为冗余。通过识别并丢弃这些冗余的 KV 对,可以在不显著影响输出质量的前提下减少内存消耗。 2. **动态筛选机制**:一些 Dropping 策略会根据当前 token 与历史 token 的相关性动态决定是否保留某个 KV 对。例如,通过计算 Query 向量与 Key 向量之间的相似度,若相似度低于一定阈值,则认为该 KV 对对当前 Attention 计算贡献较小,从而选择丢弃。 3. **静态策略**:某些方法采用固定的策略,例如每隔一定步数丢弃部分 KV 对,或者仅保留最近的 N 个 token 的 KV 对。 ### 应用场景 KV Cache Dropping 主要适用于以下几种场景: - **长文本生成任务**:在生成较长文本(如文章、对话等)时,KV Cache 的内存占用会显著增加。Dropping 技术可以有效控制内存使用,使模型在有限硬件资源下仍能处理长序列。 - **边缘设备推理**:在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)上部署大语言模型时,内存优化尤为重要。KV Cache Dropping 可以帮助降低内存需求,提高推理效率。 - **实时推理服务**:在需要低延迟的推理服务中,减少 KV Cache 的大小可以加快 Attention 计算,从而提升整体响应速度。 ### 示例代码 以下是一个简化的 KV Cache Dropping 实现逻辑,假设我们使用基于相似度的动态筛选策略: ```python import torch import torch.nn.functional as F def drop_kv_cache(query, key, value, threshold=0.5): """ 根据Query和Key之间的相似度决定是否丢弃部分KV对。 :param query: 当前Query向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param key: 历史Key向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param value: 历史Value向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param threshold: 相似度阈值 :return: 经过Drop后的Key和Value """ # 计算Query与Key之间的相似度(点积) similarity = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) # (batch_size, head_num, seq_len, seq_len) # 取最后一个Query与其他Key的相似度 last_similarity = similarity[:, :, -1, :] # (batch_size, head_num, seq_len) # 计算平均相似度 avg_similarity = last_similarity.mean(dim=1) # (batch_size, seq_len) # 判断是否保留每个KV对 mask = avg_similarity > threshold # 应用mask,保留符合条件的KV对 new_key = key[:, :, mask, :] new_value = value[:, :, mask, :] return new_key, new_value ``` ### 相关问题 1. KV Cache Dropping 技术相比其他 KV Cache 优化方法有哪些优势? 2. 如何评估 KV Cache Dropping 对生成质量的影响? 3. 在实际部署中,如何动态调整 KV Cache Dropping 的阈值? 4. KV Cache Dropping 是否会影响模型的推理速度? 5. 有哪些开源框架或工具支持 KV Cache Dropping 技术? [^2]
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