跨GPU的注意力并行，最高提速8倍，支持512万序列长度推理。
环注意力（Ring Attention）后继者——树注意力（Tree Attention）来了。
最关键之处在于，通信步数随设备数量成对数增长，而不是线性增长。
换句话说，树注意力的优势随着设备数量增大会更加明显。实验中，在128卡、512万序列长度设置时达到最高8倍加速。
与环注意力相比，峰值内存占用也能节省不少。
相关代码已经开源，基于谷歌jax框架，已和Flash Attention整合，实现起来只需要30行代码。
论文一公布，就被业界评价为“对高推理需求的大型公司很重要”。
这下和黄仁勋的GPU“买的越多，省的越多”论对上了，英伟达再次赢麻。
注意力机制的能量视角
首先简单回顾一下这次被拿来对比的环注意力，由UC伯克利大牛Pieter Abeel团队提出。
环注意力被认为是让上一波大模型纷纷扩展到百万上下文的关键，从谷歌Gemini 1.5到后来的Llama 3.1系列都用了它的某种变体。
简单来说，环注意力的核心思想是将长序列分成多个Block，每个GPU处理一个。在拓扑意义上相当于所有GPU排成一个圆环，将Key-Value信息传下去，同时从上一个GPU接收信息。
只要保证计算时间比数据传输时间长，这个过程就不会造成额外开销。
同时与之前的近似方法不同，环注意力不会损失精度，保持了完整的注意力计算。
最新的树注意力，在分块计算、跨设备并行、保持精度特性的基础上，提出了一种自注意力的能量函数，通过计算梯度利用树形拓扑优化多GPU间的通信。
传统上，人们把注意力看作Query向量与Key向量的相似度匹配，再对Value向量做加权求和。
树注意力团队在Hopfield网络等基于能量的模型相关研究基础上，将注意力解释为一个能量函数对某变量的梯度。
存在一个标量能量函数F，它依赖于Key、Query、Value以及一个辅助变量ζ，而注意力的结果恰好等于F对ζ的梯度在ζ=0处的值。
结合自动微分等技术，从能量和梯度的视角看待自注意力，暗示了只要能高效计算F就能高效计算自注意力。
具体到语言模型中基于KV缓存的解码，能量函数可以表示成：
由于logsumexp和max运算操作都满足结合律，可以按任意顺序进行，而不会影响最终结果。
在此前提下，团队设计了新的并行化算法，先在各GPU上并行计算局部能量函数，再通过树状的Allreduce汇总各处结果，最后用自动微分取梯度，即可得到注意力的输出。
全过程仅需与计算能量函数相同的时间开销，而显存占用也几乎没有额外负担。
树注意力在设计上还充分利用了GPU集群的两级拓扑特点——即同节点内使用高速NVLink，而节点间则依赖IB或以太网等。
相比之下，环形注意力天然不适应这种拓扑，难以将通信与计算很好地重叠，终会被最慢的互联带宽所制约。
最后值得一提的是，虽然理论上单GPU内部也可用类似策略提速，但当前硬件的流式处理器（SM）间通信还是共享内存，优势并不明显。
不过，英伟达在H100上实验性地支持了SM间点对点的指令，这为未来单卡注意力优化带来了新的想象空间。
最被低估的AI实验室之一
树注意力团队主要成员来自Zyphra，一家新兴的AI创业公司，被评价为“当前最被低估的AI实验室之一”。
Zyphra重点关注边缘AI、端侧AI，曾发布基于Mamba架构的基础模型Zamba。
创始人Krithik Puthalath以及树注意力共同一作Vasudev Shyam、Jonathan Pilault都有数学和理论物理学术背景。
