論文の概要: Transformer Acceleration with Dynamic Sparse Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11299v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 17:31:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 19:16:24.208883
• Title: Transformer Acceleration with Dynamic Sparse Attention
• Title（参考訳）: 動的スパース注意による変圧器加速
• Authors: Liu Liu, Zheng Qu, Zhaodong Chen, Yufei Ding, Yuan Xie
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーの注意における動的間隔を効果的に活用する動的スパース注意(DSA)を提案する。 われわれのアプローチは、精度とモデルの複雑さのトレードオフを改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.758709319088865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers are the mainstream of NLP applications and are becoming increasingly popular in other domains such as Computer Vision. Despite the improvements in model quality, the enormous computation costs make Transformers difficult at deployment, especially when the sequence length is large in emerging applications. Processing attention mechanism as the essential component of Transformer is the bottleneck of execution due to the quadratic complexity. Prior art explores sparse patterns in attention to support long sequence modeling, but those pieces of work are on static or fixed patterns. We demonstrate that the sparse patterns are dynamic, depending on input sequences. Thus, we propose the Dynamic Sparse Attention (DSA) that can efficiently exploit the dynamic sparsity in the attention of Transformers. Compared with other methods, our approach can achieve better trade-offs between accuracy and model complexity. Moving forward, we identify challenges and provide solutions to implement DSA on existing hardware (GPUs) and specialized hardware in order to achieve practical speedup and efficiency improvements for Transformer execution.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーはNLPアプリケーションの主流であり、コンピュータビジョンなど他の領域でも人気が高まっている。 モデル品質の改善にもかかわらず、膨大な計算コストは、特に新興アプリケーションでシーケンス長が大きい場合、展開においてトランスフォーマーを困難にする。 Transformerの重要なコンポーネントとしての処理の注意機構は、二次的な複雑さによる実行のボトルネックである。 先行技術は、長いシーケンスモデリングをサポートするために注意を払ってスパースパターンを探索するが、これらの作業は静的または固定パターンに基づいている。 入力シーケンスに依存して,スパースパターンが動的であることを実証する。 そこで本稿では,トランスフォーマーの注意における動的間隔を効率的に活用する動的スパース注意(DSA)を提案する。 他の手法と比較して、我々の手法は精度とモデルの複雑さのトレードオフを良くできる。 今後,Transformerの実行の高速化と効率向上を実現するため,既存のハードウェア(GPU)と専用ハードウェアにDSAを実装するための課題を特定し,ソリューションを提供する。

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