論文の概要: XAttention: Block Sparse Attention with Antidiagonal Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16428v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 17:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:48.808842
• Title: XAttention: Block Sparse Attention with Antidiagonal Scoring
• Title（参考訳）: XAttention: 対角線強調によるブロックスパース注意
• Authors: Ruyi Xu, Guangxuan Xiao, Haofeng Huang, Junxian Guo, Song Han,
• Abstract要約: LCTM(Long-context Transformer Models)は、現実世界のアプリケーションには不可欠であるが、注意の2次複雑さのために計算コストが高い。 本稿では,Sparse attention を用いてトランスフォーマーモデルにおける長文推論を劇的に高速化するプラグイン・アンド・プレイフレームワーク XAttention を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.517760961650279
• License:
• Abstract: Long-Context Transformer Models (LCTMs) are vital for real-world applications but suffer high computational costs due to attention's quadratic complexity. Block-sparse attention mitigates this by focusing computation on critical regions, yet existing methods struggle with balancing accuracy and efficiency due to costly block importance measurements. In this paper, we introduce XAttention, a plug-and-play framework that dramatically accelerates long-context inference in Transformers models using sparse attention. XAttention's key innovation is the insight that the sum of antidiagonal values (i.e., from the lower-left to upper-right) in the attention matrix provides a powerful proxy for block importance. This allows for precise identification and pruning of non-essential blocks, resulting in high sparsity and dramatically accelerated inference. Across comprehensive evaluations on demanding long-context benchmarks-including RULER and LongBench for language, VideoMME for video understanding, and VBench for video generation. XAttention achieves accuracy comparable to full attention while delivering substantial computational gains. We demonstrate up to 13.5x acceleration in attention computation. These results underscore XAttention's ability to unlock the practical potential of block sparse attention, paving the way for scalable and efficient deployment of LCTMs in real-world applications. Code is available at https://github.com/mit-han-lab/x-attention.
• Abstract（参考訳）: LCTM(Long-Context Transformer Models)は、現実世界のアプリケーションには不可欠であるが、注意の2次複雑さのために計算コストが高い。 ブロックスパース(Block-sparse)の注意は、重要な領域に計算を集中させることによってこれを緩和するが、既存の手法では、コストのかかるブロックの重要度測定のために精度と効率のバランスをとるのに苦労している。 本稿では,Sparse attentionを用いたトランスフォーマーモデルにおける長文推論を劇的に高速化するプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるXAttentionを紹介する。 XAttention の重要な革新は、注意行列における反対角値(すなわち、左下から右上への)の和が、ブロックの重要性の強力なプロキシを提供するという洞察である。 これにより、非エンセシデントブロックの正確な識別とプルーニングが可能となり、高いスパーシリティと劇的に加速される推論をもたらす。 言語に対するRULERやLongBench、ビデオ理解のためのVideoMME、ビデオ生成のためのVBenchといった長文ベンチマークの包括的な評価を行った。 XAttentionは、十分な計算ゲインを提供しながら、完全な注意に匹敵する精度を達成する。 注意計算において最大13.5倍の加速度を示す。 これらの結果は、XAttentionがブロックスパースアテンションの実用的な可能性を解き明かし、現実世界のアプリケーションにスケーラブルで効率的なLCTMをデプロイする方法を開拓した。 コードはhttps://github.com/mit-han-lab/x-attention.comから入手できる。

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