論文の概要: SparDA: Sparse Decoupled Attention for Efficient Long-Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04511v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 06:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.590496
• Title: SparDA: Sparse Decoupled Attention for Efficient Long-Context LLM Inference
• Title（参考訳）: SparDA: 効率的なLLM推論のための疎疎結合注意
• Abstract要約: 疎結合なスパークアテンションアーキテクチャであるSparDAを提案する。 Forecastは次のレイヤに必要なKVブロックを予測し、ルックアヘッドの選択を可能にする。 SparDAはスパース事前の8Bモデルの精度をわずかに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.525255398490854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse attention reduces compute and memory bandwidth for long-context LLM inference. However, two key challenges remain: (1) KV cache capacity still grows with sequence length, and offloading to CPU memory introduces a PCIe transfer bottleneck; (2) the sparse selection step itself retains $O(T^2)$ complexity and can dominate attention cost at long contexts. We propose SparDA, a decoupled sparse attention architecture that introduces a fourth per-layer projection, the Forecast, alongside Query, Key, and Value. The Forecast predicts the KV blocks needed by the next layer, enabling lookahead selection that overlaps CPU-to-GPU prefetch with current-layer execution. Because Forecast is decoupled from the attention query, our GQA implementation uses one Forecast head per GQA group, reducing selection overhead versus the original multi-head selector. SparDA adds $<$0.5% parameters and trains only the Forecast projections by matching the original selector's attention distribution. On two sparse-pretrained 8B models, SparDA matches or slightly improves accuracy and delivers up to 1.25$\times$ prefill speedup and 1.7$\times$ decode speedup over the sparse-attention offload baseline. By enabling larger feasible batch sizes on a single GPU, SparDA further reaches up to 5.3$\times$ higher decode throughput than the non-offload sparse baseline. Our source code is available at https://github.com/NVlabs/SparDA.
• Abstract（参考訳）: スパースアテンションは、長期LLM推論のための計算とメモリ帯域幅を削減する。 しかし、(1)KVキャッシュ容量はシーケンス長とともに成長し、(2)CPUメモリへのオフロードはPCIe転送ボトルネックをもたらす。 分離されたスパースアテンションアーキテクチャであるSparDAを提案し、クエリ、キー、バリューとともに第4の層ごとのプロジェクションであるForecastを導入する。 Forecastは次のレイヤに必要なKVブロックを予測し、CPUからGPUへのプリフェッチと現在のレイヤの実行を重複させるルックアヘッドの選択を可能にする。 Forecastはアテンションクエリから切り離されているため、GQA実装では、GQAグループ毎に1つのForecastヘッドを使用し、元のマルチヘッドセレクタに対する選択オーバーヘッドを低減する。 SparDAは$<0.5%のパラメータを追加し、オリジナルのセレクタのアテンション分布にマッチして、Forecastプロジェクションのみをトレーニングする。 スパースプリトレーニングされた2つの8Bモデルでは、SparDAは精度をわずかに改善し、1.25$\times$プリフィル・スピードアップと1.7$\times$デコード・スピードアップをスパースアテンションオフロードベースライン上で提供する。 SparDAは単一のGPU上でより大きな実行可能なバッチサイズを有効にすることで、非オフロードスパースベースラインよりも最大5.3$\times$高いデコードスループットを実現する。 ソースコードはhttps://github.com/NVlabs/SparDA.comで公開されています。

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