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手撕大模型 | MQA 和 GQA 原理解析

news 2025/10/15 22:25:29

一、前言

大模型（参数规模通常数十亿至万亿级）在处理复杂任务时面临三大核心问题：

显式关联的局限性：传统 Multi-head Attention 依赖输入数据的显式特征（如文本中的词向量、图像中的像素特征）计算注意力，难以捕捉深层语义（如 “同义词替换”“上下文隐喻”）或抽象结构（如 “逻辑推理链”）。
数据效率与泛化瓶颈：大模型训练需海量数据，但在低资源语言、专业领域（如医学、法律）中，显式关联数据稀缺，导致模型泛化能力骤降。
多模态融合难点：跨模态任务（如图文生成、视频理解）中，不同模态的特征空间差异大（如文本的离散符号 vs 图像的连续像素），显式关联（如 “图像中的猫” 与文本 “猫”）之外的隐式关联（如 “图像风格” 与 “文本情感”）难以建模。

在前面的文章中，笔者已经讲解了 LLM 推理的关键技术-KV Cache（【手撕大模型】KVCache 原理及代码解析），但是随着大模型功能的不断强化，其容量也在增加，当前的 KVCache 技术已经不能满足发展需要了，所以，各种针对于 KVCache 优化的技术应时而生。

二、优化 KV cache 的方法

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/16730036197

当前，业界针对 KV Cache 的优化方法可以总结为有四类：

共享 KV：多个 Head 共享使用 1 组 KV，将原来每个 Head 一个 KV，变成 1 组 Head 一个 KV，来压缩 KV 的存储。代表方法：GQA，MQA 等。
窗口 KV：针对长序列控制一个计算 KV 的窗口，KV cache 只保存窗口内的结果（窗口长度远小于序列长度），超出窗口的 KV 会被丢弃，通过这种方法能减少 KV 的存储，当然也会损失一定的长文推理效果。代表方法：Longformer 等。
量化压缩：基于量化的方法，通过更低的 Bit 位来保存 KV，将单 KV 结果进一步压缩，代表方法：INT8/INT4 等。
计算优化：通过优化计算过程，减少访存换入换出的次数，让更多计算在片上存储 SRAM 进行，以提升推理性能，代表方法：flashAttention 等。

共享 KV 主要有两种方法，MQA 和 GQA 都是 Google 提出的，详见： MQA（2019），GQA（2023）。

三、MQA &

MQA（多查询注意力）和 GQA（分组查询注意力）作为自注意力机制的优化版本，主要作用是加快推理进程、减少内存占用，同时努力维持模型原有的性能表现。

以 Llama 7B 模型为例，其隐藏层维度为 4096，这意味着每个 K、V 向量都包含 4096 个数据。若采用半精度浮点（float16）格式存储，单个 Transformer 模块中，单序列的 K、V 缓存空间就达到 4096×2×2=16KB。由于 Llama 2 包含 32 个 Transformer 模块，单个序列在整个模型中的缓存需求便为 16KB×32=512KB。

那么多序列的情况呢？倘若句子长度为 1024，缓存空间就会增至 512MB。目前英伟达性能顶尖的 H100 显卡，其 SRAM 缓存约为 50MB，A100 则为 40MB，显然难以满足需求。尽管可将数据存于 GPU 显存（DRAM），但会对性能产生影响。7B 规模的模型已是如此，175B 规模的模型面临的问题更严峻。

解决这一问题的思路可从硬件与软件两方面展开：

硬件层面，可借助 HBM（高带宽内存）提高数据读取速度；或摆脱冯・诺依曼架构的束缚，改变计算单元从内存读取数据的方式，转而以存储为核心，构建计算与存储一体化的 “存内计算” 模式，例如采用 “忆阻器” 技术。
软件层面则通过算法优化来解决，Llama 2 所采用的 GQA（分组查询注意力）便是其中一种方案。

下面将通过图示来展示 MQA、GQA 与传统 MHA（多头注意力）的差异：

多头注意力机制（MHA）就是多个头各自拥有自己的 Q，K，V 来算各自的 Self-Attention，而 MQA（Multi Query Attention）就是 Q 依然保持多头，但是 K，V 只有一个，所有多头的 Q 共享一个 K，V ，这样做虽然能最大程度减少 KV Cache 所需的缓存空间，但是可想而知参数的减少意味着精度的下降，所以为了在精度和计算之间做一个 trade-off，GQA （Group Query Attention）孕育而生，即 Q 依然是多头，但是分组共享 K，V，即减少了 K，V 缓存所需的缓存空间，也暴露了大部分参数不至于精度损失严重。

四、MQA

MQA 的思路比较简单，详见上图，每一层的所有 Head，共享同一个 KV 来计算 Attention。相对于 MHA 的单个 Token 需要保存的 KV 数减少了 n_h 倍（head 数量），即每一层共享使用一个 Q 向量和一个 V 向量。

使用 MQA 的模型包括 PaLM、StarCoder、Gemini 等。很明显，MQA 直接将 KV Cache 减少到了原来的 1/n_h，这是非常可观的，单从节省显存角度看已经是天花板了。

效果方面，目前看来大部分任务的损失都比较有限，且 MQA 的支持者相信这部分损失可以通过进一步训练来弥补回。此外，注意到 MQA 由于共享了 K、V，将会导致 Attention 的参数量减少了将近一半，而为了模型总参数量的不变，通常会相应地增大 FFN/GLU 的规模，这也能弥补一部分效果损失。

五、GQA

GQA 是平衡了 MQA 和 MHA 的一种折中的方法，不是每个 Head 一个 KV，也不是所有 Head 共享一个 KV，而是对所有 Head 分组，比如分组数为 g ，那么每组： n_h/g 个 Head 共享一个 KV。当 g=1 时，GQA 就等价于 MQA，当 g=n_h 时， GQA 就等价于 MHA。

为了方便更清晰的理解 GQA 和 MQA ，使用一个 Token 计算 KV 过程来进行演示：