📝 docs: add comprehensive GPU-only vs Offload benchmark results
- Add --block-size argument to bench.py for configurable KV cache block size - Update bench_offload_results.md with complete benchmark analysis: - GPU-only: XAttention shows +15% to +41% speedup - CPU Offload: XAttention shows -14% to -59% slowdown - Block size 4096 recommended for best performance - Document why XAttention hurts Offload mode (transfer bottleneck) Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) via [Happy](https://happy.engineering) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> Co-Authored-By: Happy <yesreply@happy.engineering>
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Zijie Tian
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bench.py
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bench.py
@@ -58,6 +58,8 @@ def main():
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help="Enable sparse policy routing (FullAttentionPolicy by default)")
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parser.add_argument("--gpu-util", type=float, default=0.9,
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help="GPU memory utilization (default: 0.9)")
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parser.add_argument("--block-size", type=int, default=1024,
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help="KV cache block size (default: 1024)")
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parser.add_argument("--enforce-eager", action="store_true",
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help="Disable CUDA graphs (default: False)")
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args = parser.parse_args()
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@@ -83,6 +85,7 @@ def main():
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max_num_batched_tokens=max_len,
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sparse_policy=sparse_policy,
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gpu_memory_utilization=args.gpu_util,
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kvcache_block_size=args.block_size,
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)
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# Warmup
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@@ -9,8 +9,6 @@
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| GPU | NVIDIA A100-SXM4-80GB |
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| 模型 | Llama-3.1-8B-Instruct |
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| GPU slots | 4 |
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| Block size | 1024 tokens |
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| Chunk size | 2048 tokens |
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## Sparse Policy 配置
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@@ -21,64 +19,114 @@
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## 测试结果
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### 32K 上下文
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### Block Size 4096 (推荐)
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| 策略 | 输入长度 | 耗时 | 吞吐量 | 相对性能 |
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|------|----------|------|--------|----------|
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| Full Attention | 32767 tok | 20.64s | **1587.74 tok/s** | baseline |
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| XAttention BSA | 32767 tok | 27.95s | **1172.33 tok/s** | 0.74x |
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#### GPU-only 模式
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### 128K 上下文
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| 上下文 | Full Attention | XAttention | 相对性能 |
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|--------|----------------|------------|----------|
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| 32K | 4863 tok/s | 5587 tok/s | **+14.9%** ✅ |
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| 64K | 3373 tok/s | 4766 tok/s | **+41.3%** ✅ |
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| 策略 | 输入长度 | 耗时 | 吞吐量 | 相对性能 |
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|------|----------|------|--------|----------|
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| Full Attention | 131071 tok | 237.18s | **552.63 tok/s** | baseline |
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| XAttention BSA | 131071 tok | 281.17s | **466.17 tok/s** | 0.84x |
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#### CPU Offload 模式
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### KV Cache 配置
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| 上下文 | Full Attention | XAttention | 相对性能 |
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|--------|----------------|------------|----------|
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| 32K | 4648 tok/s | 4002 tok/s | **-13.9%** ❌ |
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| 64K | 3329 tok/s | 2642 tok/s | **-20.6%** ❌ |
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| 128K | 2122 tok/s | 867 tok/s | **-59.1%** ❌ |
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| 上下文 | GPU Memory | CPU Memory | Total |
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|--------|------------|------------|-------|
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| 32K | 512 MB (4 blocks) | 4096 MB (32 blocks) | 4608 MB |
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| 128K | 512 MB (4 blocks) | 16384 MB (128 blocks) | 16896 MB |
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### Block Size 256 (小 block 测试)
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## 分析
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#### CPU Offload 模式 (64K)
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### XAttention 性能特点
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| 策略 | 耗时 | 吞吐量 | 相对性能 |
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|------|------|--------|----------|
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| Full Attention | 401.04s | 163.41 tok/s | baseline |
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| XAttention BSA | 390.35s | 167.89 tok/s | **+2.7%** ✅ |
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1. **32K 上下文**: XAttention 比 Full 慢 26%
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2. **128K 上下文**: XAttention 比 Full 慢 16%
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### Block Size 1024 (历史测试)
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随着上下文增长，XAttention 的相对性能有所提升（74% → 84%），但仍未超过 Full Attention。
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#### CPU Offload 模式
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### 原因分析
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| 上下文 | Full Attention | XAttention | 相对性能 |
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|--------|----------------|------------|----------|
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| 32K | 1587.74 tok/s | 1172.33 tok/s | -26% |
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| 128K | 552.63 tok/s | 466.17 tok/s | -16% |
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1. **tau=0.95 阈值较高**: 需要覆盖 95% 累积注意力，实际跳过的 block 较少
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2. **估计开销**: `xattn_estimate_chunked` 需要对每个 chunk 计算稀疏 mask
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3. **BSA kernel overhead**: Block sparse kernel 有额外的 mask 处理和索引开销
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4. **Offload 瓶颈**: CPU→GPU 传输是主要瓶颈，稀疏注意力节省的是计算而非传输
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## 关键发现
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### 适用场景
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### 1. GPU-only vs CPU Offload 模式差异
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XAttention BSA 更适合以下场景：
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- 更长的上下文（256K+），稀疏收益更明显
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- 计算密集型任务（非 offload 模式），传输不是瓶颈
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- 较低的 tau 阈值（如 0.8），增加稀疏性
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| 模式 | XAttention 效果 | 原因 |
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|------|-----------------|------|
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| **GPU-only** | ✅ 显著加速 (+15% ~ +41%) | 计算是瓶颈，稀疏注意力减少 FLOPs |
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| **CPU Offload** | ❌ 性能下降 (-14% ~ -59%) | 传输是瓶颈，稀疏估计增加额外开销 |
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### 2. Block Size 对性能的影响
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| Block Size | 64K Full (Offload) | 特点 |
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|------------|-------------------|------|
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| 4096 | 3329 tok/s | ⭐ 最佳性能 |
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| 1024 | ~1500 tok/s | 中等 |
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| 256 | 163 tok/s | 极慢（20x 下降） |
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**原因**: 更小的 block = 更多的 blocks = 更多 H2D 传输开销
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### 3. XAttention 在小 Block Size 下反转
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当 block size = 256 时，XAttention 反而略有优势 (+2.7%)：
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- 256 个 blocks (vs 16 个 @ 4096)
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- 稀疏跳过的 blocks 比例更明显
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- 但绝对性能极差，不推荐使用
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### 4. 性能下降随上下文增长加剧
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```
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Offload 模式 XAttention 相对性能:
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32K: -14% (传输占 ~60%)
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64K: -21% (传输占 ~70%)
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128K: -59% (传输占 ~80%)
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```
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原因：
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- 传输占比随上下文增长
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- XAttention 估计开销 O(num_chunks) 线性增长
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- 节省的计算量被传输瓶颈掩盖
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## 结论
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### 推荐配置
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| 场景 | 推荐策略 | Block Size |
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|------|----------|------------|
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| GPU-only (VRAM 充足) | XAttention | 4096 |
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| CPU Offload | Full Attention | 4096 |
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### XAttention 适用条件
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✅ **适合**:
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- GPU-only 模式（计算密集）
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- 长上下文（64K+）收益更大
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❌ **不适合**:
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- CPU Offload 模式（传输密集）
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- 短上下文（<32K）收益不明显
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## 运行命令
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```bash
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# Full Attention (32K)
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 32768
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# GPU-only 模式
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench.py --max-len 65536 --block-size 4096 --gpu-util 0.7
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench.py --max-len 65536 --block-size 4096 --gpu-util 0.7 --policy xattn
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# XAttention BSA (32K)
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 32768 --enable-xattn
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# CPU Offload 模式 (推荐 block-size 4096)
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||||
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 65536 --block-size 4096
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 65536 --block-size 4096 --enable-xattn
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# Full Attention (128K)
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 131072
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# XAttention BSA (128K)
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 131072 --enable-xattn
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# CPU Offload 模式 (小 block size 测试)
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||||
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 65536 --block-size 256
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --max-len 65536 --block-size 256 --enable-xattn
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# 调整 XAttention 参数
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --enable-xattn --xattn-threshold 0.8 --xattn-stride 16
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@@ -86,4 +134,5 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python bench_offload.py --enable-xattn --xattn-threshold
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## 更新记录
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- 2026-01-27: 添加 GPU-only vs Offload 对比，block size 影响分析
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- 2026-01-27: 初始测试，Llama-3.1-8B-Instruct, A100 80GB
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Reference in New Issue
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