深入解析llm.c项目中的Infini-attention实现
2025-05-07 22:43:00作者:余洋婵Anita
在llm.c项目中,开发者breeef实现了一种名为Infini-attention的创新注意力机制,该机制源自论文《Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention》。本文将详细解析这一实现的技术细节。
Infini-attention的核心思想
Infini-attention是一种改进的注意力机制,旨在解决传统Transformer模型在处理长序列时面临的内存和计算效率问题。它通过引入记忆压缩机制,使得模型能够高效地处理无限长度的上下文信息。
关键实现细节
内存管理
实现中使用了两个关键的内存结构:
- memory数组:用于存储压缩后的历史信息
- zs数组:作为归一化因子,初始化为1以避免除零错误
核心函数解析
infini_attention_forward函数是主要实现,包含以下步骤:
- 查询-键值计算:计算查询向量与所有键向量的点积,并应用缩放因子
- Softmax归一化:对注意力分数进行标准化处理
- 值加权求和:计算注意力输出
- 记忆更新:使用ELU+1激活函数更新记忆状态
辅助函数
- elu_plus_one:实现了ELU激活函数并加1的特殊处理
- softmax:标准的softmax实现,包含数值稳定性处理
- initialize_data和- fill_random:用于初始化和测试数据准备
性能优化考虑
实现中使用了OpenMP并行化技术,通过#pragma omp parallel for collapse(3)指令对批次、时间步和注意力头进行三重循环并行化,显著提升了计算效率。
测试与验证
在main函数中,作者设置了简单的测试场景:
- 批次大小B=2
- 序列长度T=10
- 特征维度C=64
- 注意力头数NH=8 通过随机初始化输入数据并运行前向传播,验证了实现的正确性。
技术意义
这一实现为在资源受限环境中部署具有长上下文处理能力的Transformer模型提供了可能。特别值得注意的是:
- 记忆压缩机制大大降低了长序列处理的内存需求
- 并行化实现确保了计算效率
- 数值稳定性处理增强了实现的鲁棒性
该实现展示了如何将前沿研究论文中的理论创新转化为实际可用的代码,为后续模型训练和应用开发奠定了基础。
登录后查看全文 
热门项目推荐
相关项目推荐
 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00 openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
 GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00 GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
 docs
docsOpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
263
2.53 K
 kernel
kerneldeepin linux kernel
C
24
6
 flutter_flutter
flutter_flutter暂无简介
Dart
554
124
 ops-math
ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
149
 pytorch
pytorchAscend Extension for PyTorch
Python
97
125
 cangjie_tools
cangjie_tools仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
52
66
 ohos_react_native
ohos_react_nativeReact Native鸿蒙化仓库
JavaScript
220
301
 RuoYi-Vue3
RuoYi-Vue3🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.02 K
602
 cangjie_compiler
cangjie_compiler仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
117
91
 Cangjie-Examples
Cangjie-Examples本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
357
1.79 K