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Zijie Tian 3da9b8aef2 ⚡️ perf: optimize XAttention estimate phase with K-only loading

Add load_k_only_to_slot_layer() to OffloadEngine for estimate phase:
- Only load K (not K+V) during block selection in select_blocks()
- Reduces H2D transfer by 50% in estimate phase
- 64K context: XAttn/Full ratio drops from 1.48x to 0.99x
- 32K context: XAttn/Full ratio drops from 1.67x to 1.20x

The estimate phase uses flat_group_gemm_fuse_reshape(Q, K) which
only requires K for attention score computation. V is unused.

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>

2026-01-28 06:24:20 +08:00

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Memory Communication Benchmark

GPU-CPU 通信量测试结果，对比 Full Policy 和 XAttention BSA Policy。

测试环境

模型: Llama-3.1-8B-Instruct
GPU: RTX 3090 (24GB)
配置: num_gpu_blocks=4, block_size=1024, enable_cpu_offload=True
XAttention 参数: threshold=0.95, stride=8

32K 上下文测试结果

指标	Full Policy	XAttention	比率
Prefill H2D	66.57 GB	111.12 GB	1.67x
Prefill D2H	4.29 GB	4.29 GB	1.00x
TTFT	8473 ms	10367 ms	1.22x

XAttention Block Selection (32K)

指标	数值
可用 blocks	465
选中 blocks	374
选择密度	80.4%

64K 上下文测试结果

指标	Full Policy	XAttention	比率
Prefill H2D	262.13 GB	386.62 GB	1.48x
Prefill D2H	8.46 GB	8.46 GB	1.00x
Decode H2D (32 tokens)	262.13 GB	262.13 GB	1.00x
TTFT	27081 ms	33634 ms	1.24x

通信量比率对比 (K-only 优化前)

上下文长度	XAttn/Full Prefill H2D 比率
32K	1.67x
64K	1.48x

分析 (优化前)

XAttention 通信量增加原因：
- Estimate 阶段：加载 100% 历史 blocks 的 K+V（用于 attention score 估计）
- Compute 阶段：加载 选中的 blocks（约 70-80%）
- 理论比率：1 + selection_density
64K 比率更低的原因：
- 更长上下文时，attention 分布更稀疏
- XAttention 的 block 选择更有效（选中比例更低）
- First/last block 强制包含的影响相对减小
Decode 阶段通信量相同：
- XAttention 仅支持 prefill 阶段
- Decode 阶段 fallback 到 Full Policy

K-only 优化 (2026-01-28)

优化原理

XAttention 的 select_blocks 估计阶段只需要 K 来计算 attention scores：

# flat_group_gemm_fuse_reshape 只使用 Q 和 K
attn_scores = flat_group_gemm_fuse_reshape(Q, K_chunk, stride, ...)

V 在估计阶段完全不使用，但之前代码会同时加载 K 和 V，造成 50% 通信量浪费。

优化实现

新增方法: OffloadEngine.load_k_only_to_slot_layer() - 只加载 K
修改 select_blocks: 使用只加载 K 的新方法

优化后测试结果

上下文	Full Policy	XAttn (优化前)	XAttn (优化后)	优化节省
32K	66.57 GB	111.12 GB	79.76 GB	28.2%
64K	262.13 GB	386.62 GB	258.78 GB	33.1%

XAttn/Full 比率变化

上下文	优化前比率	优化后比率
32K	1.67x	1.20x
64K	1.48x	0.99x

结论

优化后，64K 上下文的 XAttention 通信量与 Full Policy 基本持平 (0.99x)，而 32K 也从 1.67x 降到 1.20x。这说明估计阶段的 K-only 优化非常有效

测试命令

# 32K Full Policy
python bench_offload.py --max-len 32768 --input-len 32000

# 32K XAttention
python bench_offload.py --max-len 32768 --input-len 32000 --enable-xattn

# 64K Full Policy
python bench_offload.py --max-len 65536 --input-len 64000

# 64K XAttention
python bench_offload.py --max-len 65536 --input-len 64000 --enable-xattn

# 包含 decode 测试
python bench_offload.py --max-len 65536 --input-len 64000 --bench-decode --output-len 32

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