动态稀疏注意力机制实战：如何用BRA优化Transformer长序列处理

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长序列处理一直是 Transformer 模型面临的主要挑战之一。传统的注意力机制由于需要计算所有 token 对之间的关联，其计算复杂度随着序列长度呈平方级增长（O(n²)），这使得在处理长文本或语音序列时，显存占用和计算时间都会急剧增加。

目前主流的稀疏注意力方案包括 Longformer、Reformer 和 BRA（Blockwise Random Attention），它们各有优缺点：

Longformer：采用滑动窗口注意力机制，局部注意力与全局注意力结合，适合处理局部依赖强的任务，但全局注意力的引入会增加计算复杂度。
Reformer：基于局部敏感哈希（LSH）的注意力机制，将相似 token 分到同一桶中，减少计算量，但哈希过程可能引入噪声，影响模型精度。
BRA：通过块级随机注意力机制（block-wise random attention）动态稀疏化注意力矩阵，将计算复杂度降至线性级别（O(n)），同时保持较好的模型表现。

BRA 的核心设计是 块级随机注意力，它将序列划分为多个块，每个块内随机选择部分 token 参与注意力计算，从而减少计算量。这种设计不仅降低了复杂度，还能通过随机性捕捉长距离依赖关系。

以下是 BRA 注意力掩码生成函数及其与标准 MultiHeadAttention 集成的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def generate_bra_mask(seq_len, block_size, sparse_ratio, device='cuda'):
    """
    生成 BRA 注意力掩码
    :param seq_len: 序列长度
    :param block_size: 块大小
    :param sparse_ratio: 稀疏比率（0-1）:param device: 设备
    :return: 注意力掩码 (seq_len, seq_len)
    """
    num_blocks = seq_len // block_size
    mask = torch.zeros(seq_len, seq_len, device=device)

    for i in range(num_blocks):
        start = i * block_size
        end = start + block_size
        # 随机选择块内参与注意力的 token
        selected = torch.randperm(block_size)[:int(block_size * sparse_ratio)]
        mask[start:end, selected + start] = 1

    return mask.bool()

class BRAMultiHeadAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, block_size=64, sparse_ratio=0.3):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.block_size = block_size
        self.sparse_ratio = sparse_ratio
        self.qkv_proj = torch.nn.Linear(embed_dim, embed_dim * 3)
        self.out_proj = torch.nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

    def forward(self, x):
        seq_len = x.size(1)
        qkv = self.qkv_proj(x).chunk(3, dim=-1)
        q, k, v = [t.view(x.size(0), seq_len, self.num_heads, -1).transpose(1, 2) for t in qkv]

        # 生成 BRA 掩码
        mask = generate_bra_mask(seq_len, self.block_size, self.sparse_ratio, x.device)
        mask = mask.unsqueeze(0).unsqueeze(1)  # 扩展为多头形式

        # 使用 scaled_dot_product_attention
        attn_output = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=mask)
        attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(x.size(0), seq_len, -1)
        return self.out_proj(attn_output)

我们在 A100-40GB GPU 上测试了 BRA 在不同序列长度和稀疏比率下的性能表现：