論文の概要: Fine-grained Attention I/O Complexity: Comprehensive Analysis for Backward Passes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09397v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 07:01:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:44:04.785520
• Title: Fine-grained Attention I/O Complexity: Comprehensive Analysis for Backward Passes
• Title（参考訳）: 微細な注意I/O複雑度:後方進路の包括的解析
• Authors: Xiaoyu Li, Yingyu Liang, Zhenmei Shi, Zhao Song, Yufa Zhou,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、長いコンテキスト情報を処理する際、顕著な能力を示す。 列長に関する注意の二次的な複雑さは、重大な計算上の問題を引き起こす。 本稿では,後進パスに着目した注意機構のI/O複雑性の包括的解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.075230599299772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in processing long-context information. However, the quadratic complexity of attention computation with respect to sequence length poses significant computational challenges, and I/O aware algorithms have been proposed. This paper presents a comprehensive analysis of the I/O complexity for attention mechanisms, focusing on backward passes by categorizing into small and large cache scenarios. Using the red-blue pebble game framework, we establish tight bounds on I/O complexity across all cache sizes. We confirm that the de facto standard I/O aware algorithm FlashAttention is optimal for both forward and backward passes for the large cache size scenario. For small cache sizes, we provide an algorithm that improves over existing methods and achieves the tight bounds. Additionally, we extend our analysis to sparse attention, a mainstream speeding-up approach, deriving fine-grained lower bounds for both forward and backward passes and both small and large caches. Our findings complete the theoretical foundation for I/O complexity in attention mechanisms, offering insights for designing efficient algorithms of LLM training and inference.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、長いコンテキスト情報を処理する際、顕著な能力を示す。 しかし、列長に対する注意計算の二次的な複雑さは、重要な計算課題を引き起こし、I/O認識アルゴリズムが提案されている。 本稿では,小規模・大規模キャッシュシナリオに分類することで,下位パスに着目した注意機構のI/O複雑性を包括的に解析する。 赤青のゲームフレームワークを使用して、すべてのキャッシュサイズにまたがるI/O複雑性を厳格に制限する。 我々は,デファクト標準I/O認識アルゴリズムであるFlashAttentionが,キャッシュサイズの大きなシナリオに対して,前方および後方の両方に最適であることを確認した。 キャッシュサイズを小さくするために、既存のメソッドを改良し、タイトなバウンドを実現するアルゴリズムを提供する。 さらに、我々は分析をスパース・アテンション、主流のスピードアップ・アプローチに拡張し、前と後の両方の細粒度の低い境界と、小と大の両方のキャッシュを導出する。 注意機構におけるI/O複雑性の理論的基礎を完成し,LLM学習と推論の効率的なアルゴリズムを設計するための洞察を提供する。

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