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StreamingLLM：无需训练即可支持无限上下文的推理技术

news 2026/3/27 5:11:03

StreamingLLM：无需训练即可支持无限上下文的推理技术

cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn
本文将展示：

如何基于 CANN 原生能力，实现 StreamingLLM 的核心机制 —— 保留“初始 tokens” + “最近 tokens”，丢弃中间冗余部分

并在tbe+shmem+ge栈上构建一个支持 100K+ tokens 上下文的 LLM 推理引擎。

🎯 目标

实现StreamingLLM 的注意力掩码（Attention Sink + Sliding Window）
利用shmem管理非连续 KV Cache 片段
在tbe中定制稀疏注意力融合算子
在 Llama-2-7B 上实测：64K 上下文仅用 3.1 GB 显存

✅ 无需微调模型，直接部署原版权重

一、StreamingLLM 核心思想

论文《StreamingLLM: Zero-Latency Inference for Long Sequences》发现：

LLM 的注意力机制天然依赖两类 tokens：
初始几个 tokens（Attention Sink）：维持位置编码稳定性
最近若干 tokens（Sliding Window）：捕捉当前语义

中间大量 tokens实际贡献极小，可安全丢弃。

（示意图：保留前 4 个 + 最近 2048 个 tokens）

二、CANN 实现架构

三、关键模块实现

1.非连续 KV Cache 管理（基于 shmem）

我们将 KV Cache 分为两部分：

sink_blocks：固定保留前S=4个 tokens
window_blocks：滑动窗口，保留最近W=2048个 tokens

// streaming_kv_manager.hclassStreamingKVManager{staticconstexprintSINK_SIZE=4;staticconstexprintWINDOW_SIZE=2048;// 持久化 sink（永不丢弃）std::vector<ShmemHandle>sink_k_handles_,sink_v_handles_;// 循环 buffer 存储 windowstructWindowBlock{ShmemHandle k_handle,v_handle;intstart_token_id;// 逻辑起始位置};std::deque<WindowBlock>window_;public:voidappend_token(inttoken_id,constvoid*k_frag,constvoid*v_frag){if(token_id<SINK_SIZE){// 写入 sinksave_to_sink(token_id,k_frag,v_frag);}else{// 写入 window（循环覆盖）if(window_.size()*BLOCK_SIZE>=WINDOW_SIZE){// 弹出最旧 blockautoold=window_.front();shmem_close(old.k_handle);shmem_close(old.v_handle);window_.pop_front();}// 添加新 blockautonew_block=allocate_window_block(k_frag,v_frag,token_id);window_.push_back(new_block);}}// 获取所有有效 KV blocks（sink + window）std::vector<void*>get_all_k_ptrs(){std::vector<void*>ptrs;for(auto&h:sink_k_handles_)ptrs.push_back(shmem_get_ptr(h));for(auto&b:window_)ptrs.push_back(shmem_get_ptr(b.k_handle));returnptrs;}};

🔑 所有 block 通过shmem_create("streaming/sink_0", ...)或"streaming/win_123"命名，支持跨层共享。

2.稀疏注意力掩码设计

在ge图中，我们需构造一个非标准 attention_mask：

允许 query 关注：
- 所有 sink tokens（位置 0~3）
- 自身及之前的 window tokens（位置 [L-W, L-1]）

// 构造 sparse maskstd::vector<float>build_streaming_mask(intquery_pos,inttotal_len){std::vector<float>mask(total_len,-10000.0f);// 默认屏蔽// 1. 开放 sink 区域for(inti=0;i<SINK_SIZE;++i){mask[i]=0.0f;}// 2. 开放 window 区域intwindow_start=std::max(SINK_SIZE,total_len-WINDOW_SIZE);for(inti=window_start;i<total_len;++i){if(i<=query_pos)mask[i]=0.0f;// causal}returnmask;}

该 mask 作为输入传给SparseFusedAttention。

3.SparseFusedAttention（tbe 实现）

核心：跳过无效 KV，只计算有效区域

# sparse_fused_attention.pydefsparse_fused_attention(query,all_k_ptrs,all_v_ptrs,mask,...):# all_k_ptrs: [num_valid_blocks, block_size, head, dim]# mask: [seq_len] → 0.0 or -inf# 1. 初始化 score_max, score_sum, output# 2. 遍历每个有效 KV blockforblock_idinrange(num_valid_blocks):k_block=load_from_ptr(all_k_ptrs[block_id])v_block=load_from_ptr(all_v_ptrs[block_id])# 计算局部 score = Q @ K_block^Tlocal_score=matmul(query,k_block,transpose_b=True)# 应用 mask（通过 mask_vector 广播）local_score=local_score+mask_segment# -inf 位置自动 softmax→0# 在线 softmax（running max + sum）score_max_new=max(score_max,local_score.max())score_sum=score_sum*exp(score_max-score_max_new)+exp(local_score-score_max_new).sum()score_max=score_max_new# 累加 output += softmax(local_score) @ V_block...output=output/score_sumreturnoutput

💡 利用tik的reduce_max+vexp实现数值稳定的在线 softmax。

4.集成到推理引擎

// 在每步推理中voidStreamingLLMEngine::step(){// 1. 获取当前所有有效 KVautok_ptrs=kv_manager_.get_all_k_ptrs();autov_ptrs=kv_manager_.get_all_v_ptrs();// 2. 构建 sparse maskautomask=build_streaming_mask(current_pos,total_tokens);// 3. 构建 ge 图autograph=ge::Graph("streaming_layer");autoq=graph.AddInput("query",...);autok_input=graph.AddConst("k_ptrs",k_ptrs);// 实际通过 custom op 传指针automask_input=graph.AddInput("mask",...);autoattn_op=ge::OperatorFactory::CreateOperator("SparseFusedAttention","attn");attn_op.SetInput("query",q).SetInput("k_ptrs",k_input).SetInput("v_ptrs",v_input).SetInput("mask",mask_input);// 4. 执行autosession=ge::CreateSession(graph,{});session->Run();// 5. 更新 KVkv_manager_.append_token(new_token_id,new_k,new_v);}