SageAttention：高效准确的8位注意力加速方法

概述

SageAttention 是一种高效且准确的注意力机制量化方法，旨在通过8位量化技术加速Transformer模型中的注意力计算，同时保持模型性能。该方法由清华大学的研究团队提出，相关论文发表在 arXiv 上，并在 GitHub 提供了开源实现。

特点

• 高效加速：SageAttention 的操作每秒数（OPS）比 FlashAttention2 和 xformers 分别高出约2.1倍和2.7倍。
• 精度保持：在多种模型（包括语言处理、图像生成和视频生成）上，SageAttention 几乎不会导致端到端指标的损失。
• 即插即用：作为一种后训练量化方法，SageAttention 可以在推理时直接替换原有的高精度实现，无需额外训练。

安装

目前 SageAttention 的安装方式尚未明确，建议参考 GitHub 上的最新指南。

参考资料

• GitHub - thu-ml/SageAttention
• arXiv - SageAttention: Accurate 8-bit attention for Plug-and-Play Inference Acceleration
• arXiv - SageAttention: Accurate 8-bit attention for Plug-and-Play Inference Acceleration

Install

https://www.bilibili.com/video/BV1TQXnY5E89/

Ref

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30871510710 https://www.chatpaper.ai/zh/paper/cab62c33-926c-4194-ae06-e23150b705b5 https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-10-19-3 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895945361824122028