RetNet 架构、留存机制与多计算范式深度解析：循环、并行、分块及硬件融合

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RetNet 架构、留存机制与多计算范式深度解析：循环、并行、分块及硬件融合#

Author by: 张嘉瑶

RetNet 的架构论点：破解序列建模的“不可能三角”#

大型语言模型（LLM）领域长期被一个核心的架构“不可能三角”（The Impossible Trilemma）所困扰。这个三难困境（Trilemma）指出，一个理想的序列模型架构难以同时实现三个关键特性：

高效的训练并行性 (Training Parallelism)：充分利用现代硬件（如 GPU）的大规模并行计算能力进行快速训练。
低成本的推理 (Low-Cost Inference)：在生成序列时，每个步骤的计算和内存复杂度应尽可能低，理想情况下为 $O(1)$。
强大的模型性能 (Strong Performance)：在各种任务和基准上，至少能媲美甚至超越现有SOTA（State-of-the-Art）架构（即 Transformer）的性能和扩展性。

现有的主流架构往往只能满足其中的两项：

Transformer：通过其自注意力机制（Self-Attention），实现了卓越的训练并行性（1）和强大的性能（3）。但其推理效率低下：由于需要维护一个不断增长的键值缓存（Key-Value Cache），其每一步推理的计算复杂度为 $O(N)$，内存复杂度为 $O(N^2)$ 或 $O(N)$（取决于缓存策略），导致部署成本高昂。

循环神经网络 (RNN / LSTM)：通过其循环状态（Recurrent State），实现了 $O(1)$ 的低成本推理（2）。但其固有的顺序依赖性使其难以在训练期间进行并行化（1），并且受限于梯度消失等问题，其长距离依赖建模能力和整体性能（3）远逊于 Transformer。

Retentive Network（RetNet）正是为解决这一根本矛盾而提出的。它被设计为 Transformer 的潜在“继任者” ，其核心论点是：通过一种新的“留存机制”（Retention Mechanism），可以在一个统一的框架内同时实现上述所有三个目标。

RetNet实现了“不可能三角”，它同时实现了训练并行性、良好性能和低推理成本。

从架构上看，RetNet 延续了 Transformer 的宏观设计，由 $L$ 个相同的块（Block）堆叠而成 11。每个块包含两个核心子层（Sub-layer）：

多尺度留存 (Multi-Scale Retention, MSR)：这是 RetNet 的核心创新，用以替代 Transformer 的多头注意力（Multi-Head Attention）。
前馈网络 (Feed-Forward Network, FFN)：通常采用标准的 FFN 结构（如 SwiGLU），与 Transformer 中的 FFN 模块类似。

与 Transformer 一样，RetNet 在每个子层周围都应用了层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）。这种设计的背后，隐藏着对行业需求的深刻洞察。三难困境不仅是一个技术挑战，更是一个严峻的经济挑战。随着模型规模和应用需求的增长，AI 推理（Inference）的成本已成为企业部署 LLM 时的主要障碍和“被忽视的成本挑战”。Transformer 的 $O(N)$ 推理复杂性导致其运营支出（OpEx）居高不下。RetNet 声称通过 $O(1)$ 的推理复杂度直接解决了这一经济痛点，旨在从根本上降低 AI 服务的总拥有成本（TCO）。

RetNet与Transformer相比，实现了低成本推理（即GPU内存、吞吐量和延迟方面）、训练并行性以及良好的缩放曲线。推理成本的结果是以8k作为输入长度来报告的。

留存机制 (Retention Mechanism) 的数学基础#

RetNet 的精妙之处在于其核心机制——留存（Retention）——的数学构造。与“并行优先”的 Transformer 不同，RetNet 的并行形式是从一个循环（Recurrent）形式推导出来的，从而在两者之间建立了数学上的等价性。

理论推导：从循环到并行的对偶性

留存机制的推导始于一个标准的 RNN 状态转移方程：

\[\mathbf{s}_n = A \mathbf{s}_{n-1} + K^\intercal_n \mathbf{v}_n\]

\[\mathbf{o}_n = Q_n \mathbf{s}_n = \sum_{m=1}^{n} Q_n A^{n-m} K^\intercal_m \mathbf{v}_m\]

其中，$\mathbf{s}_n$ 是 $n$ 时刻的循环状态，$\mathbf{o}_n$ 是输出。$Q_n, K_n, \mathbf{v}_n$ 是输入 $X_n$ 经过不同投影（Projection）得到的值。关键的转变发生在对状态转移矩阵 $A$ 的处理上。通过引入一个对角化的、旋转的状态矩阵 $A = \Lambda(\gamma e^{i\theta}) \Lambda^{-1}$，并将其简化为标量衰减因子 $\gamma$ 和旋转项 $e^{i\theta}$，上述求和公式可以被重写为:

精彩亮点： RetNet用位置矩阵替代了原始Transformer中的softmax。

\[\mathbf{o}_n = \sum_{m=1}^{n} \gamma^{n-m} (Q_n e^{in\theta})(K_m e^{-im\theta})^\dagger \mathbf{v}_m\]

这个基于求和的公式可以进一步被重构为一个并行的矩阵运算形式，即留存机制的并行表示 (Parallel Representation) ：

\[\text{Retention}(X) = (Q K^\intercal \odot D) V\]

其中：

$Q = (X W_Q) \odot \bar{\Theta}$
$K = (X W_K) \odot \Theta$
$V = X W_V$
$\Theta_n = e^{in\theta}$
$D$ 是一个结合了因果掩码（Causal Masking）和指数衰减的矩阵，其元素 $D_{nm} = \gamma^{n-m}$ (当 $n \ge m$ 时) 或 0 (当 $n < m$ 时)。

核心组件 1：指数衰减 ($\gamma$) 与多尺度留存 (MSR)

$\gamma$（Gamma）是留存机制的灵魂。它是一个固定的指数衰减超参数，取代了 Transformer 中依赖数据的、计算昂贵的 $\text{softmax}$ 函数。

“多尺度”（Multi-Scale）的含义是，在 MSR 模块中，每个“头”（Head）被分配了一个不同且固定的 $\gamma$ 值。这种设计源于一个深刻的洞察：与标准注意力机制（Attention）让模型学习关注不同距离的上下文不同，RetNet 通过 $\gamma$ 植入了一种硬编码的归纳偏置（Inductive Bias）。

模型被架构性地强制分配不同的记忆尺度：

$\gamma$ 值接近 1 的头（慢衰减），被迫专注于长程依赖（长期记忆）。
$\gamma$ 值较小的头（快衰减），被迫专注于局部上下文（短期记忆）。

这种设计降低了模型的优化负担，但也可能牺牲了一定的灵活性。在实践中，$\gamma$ 的值按如下公式设定：

\[\gamma = 1 - 2^{-5-\text{arange}(0, h)} \in R^h\]

其中 $h$ 是头的数量。

核心组件 2：位置编码 ($\Theta$) 与门控机制 (Gating)

位置编码：在并行表示中，$\Theta_n = e^{in\theta}$ 项被逐元素地应用于 $Q$ 和 $K$ 矩阵。这本质上是一种旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）的变体。RetNet 的论文也指出，这种推导与 xPos（一种相对位置编码）的思想是一致的。

门控机制：MSR 模块的输出 $Y$（经过 GroupNorm）会通过一个门控机制来增强非线性表达能力。该机制由一个 $\text{swish}$ 激活函数和一个额外的线性投影 $W_G$ 控制：

\[\text{MSR}(X) = (\text{swish}(X W_G) \odot Y) W_O\]

消融实验（Ablation studies）证实，$\text{swish}$ 门控和 GroupNorm 对于 RetNet 取得高性能至关重要。

消融实验

机制对比：Retention vs. Self-Attention

RetNet 的设计巧妙地融合了位置和衰减。在 Transformer 中，位置编码（如 RoPE）和注意力得分（$\text{softmax}$）是两个独立计算的组件。而在 RetNet 中，留存机制本身就是一种位置感知的衰减机制。它内置了两种相对位置偏置：

旋转偏置 ($\Theta$)：通过绝对位置 $n$ 的旋转来编码相对位置信息。
衰减偏置 ($D$)：通过相对距离 $n-m$ 来显式地施加指数衰减。

\[Transformer Attention :\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^{\top}}{\sqrt{d_{k}}}\right)V\]

\[RetNet Retention (Parallel): \text{Retention}(X) = (Q K^\intercal \odot D) V\]

左侧为 Transformer 计算，右侧为 RetNet 计算。

RetNet 的核心是用一个逐元素的 Hadamard 乘积 $(\odot D)$ 替换了 $\text{softmax}(\cdot)$ 及其缩放因子。这一改动带来了深远的影响：

数学对偶性：$\text{softmax}$ 是一个非线性操作，它破坏了计算的序列可分解性。通过移除 $\text{softmax}$，RetNet 实现了并行形式和循环形式之间的严格数学等价。
性能考量：尽管有观点担心“一切都线性化”可能会损害模型的表达能力，但 RetNet 的实证结果表明，MSR、门控机制和 FFN 层的结合，足以补偿 $\text{softmax}$ 的缺失，并在 2B 以上参数规模的模型上开始超越 Transformer。

RetNet 的三种计算范式 (Multi-Computation Paradigms)#

RetNet 架构的基石在于其能够在三个不同的计算范式之间自由切换，而共享同一套模型权重。这三种范式分别针对训练、推理和长序列训练进行了优化，完美地解决了“不可能三角”的三个角。

留存率三种计算范式的伪代码

范式 1：并行表示 (Parallel Representation)

公式 4: $\text{Retention}(X) = (Q K^\intercal \odot D) V$
目的：高效训练。
分析：此范式专为 GPU 并行计算设计。它将所有计算转换为大规模矩阵乘法（MatMul）和逐元素操作（Element-wise），这是现代深度学习框架中优化最充分的操作。尽管 $D$ 矩阵的计算和存储（$O(N^2)$）使其在理论上仍是二次复杂度，但它省去了 $\text{softmax}$ 的复杂计算和 I/O 开销，因此在实际训练中依然高效。
解决：三难困境中的“训练并行性”。

范式 2：循环表示 (Recurrent Representation)

公式: 对于第 $n$ 个时间步： $$\mathbf{S}_n = \gamma \mathbf{S}_{n-1} + K_n^\intercal V_n $$ \text{Retention}(X_n) = Q_n \mathbf{S}_n$$
目的：低成本推理。
分析：这是 RetNet 的“杀手锏”特性。在自回归生成（Autoregressive Inference）任务中，模型只需计算当前时间步 $n$。
1. 状态 $\mathbf{S}_n$ 是一个固定大小的矩阵（其维度仅与 $d_{\text{model}}$ 相关，与序列长度 $N$ 无关）。
2. 每一步的计算仅涉及一次小规模的矩阵-向量乘法和一次加法。
复杂度：$O(1)$ 的计算和内存复杂度。
对比：Transformer 的推理是 $O(N)$，因为注意力必须作用于全部的 KV 缓存。这意味着 Transformer 的推理延迟随序列长度线性增长，而 RetNet 的推理延迟是与序列长度无关的常数。
解决：三难困境中的“低推理成本”。

RetNet 用于推理的循环计算

RetNet 最根本的创新在于，范式 1（并行）和范式 2（循环）在数学上是完全等价的。它们是计算同一个函数的两种不同方式。这使得“并行训练，循环部署” (Train-Parallel, Deploy-Recurrent) 策略成为可能。模型可以在 GPU 集群上利用并行范式进行高效训练，然后（无需任何修改或重新训练）直接转换为超高效的循环范式，用于边缘设备或服务器的低成本部署。这在理论上完美地解决了 Transformer/RNN 的核心悖论。

范式 3：分块循环表示 (Chunkwise Recurrent Representation)

机制：一种混合（Hybrid）计算模式，旨在平衡并行计算速度和内存消耗。

序列被划分为固定长度 $B$ 的“块”（Chunks）。
块内计算 (Intra-chunk)：在每个块内部，使用并行表示（范式 1）进行快速计算
块间计算 (Inter-chunk)：在块与块之间，使用循环表示（范式 2）来传递一个压缩的循环状态 $R_i$。

目的：高效的长序列训练。
分析：这是针对训练阶段的工程优化。范式 1 的 $O(N^2)$ 内存对于极长的序列（例如 $N > 16k$）是不可接受的。范式 2 的 $O(N)$ 顺序计算对于训练来说又太慢。分块循环范式通过 $O(N \cdot B)$ 的计算复杂度，在块大小 $B$（例如 512）为常数的情况下，实现了线性 $O(N)$ 的训练复杂度。
解决：在保持并行训练优势的同时，实现对超长序列的高效建模

硬件加速与核函数融合 (Kernel Fusion) 分析#

对 RetNet 的性能分析必须始于一个关键事实：原始 RetNet 论文中的惊人基准测试（Benchmarks）是使用“vanilla PyTorch code”实现的。作者明确指出，诸如“核函数融合或类 FlashAttention 的加速”是“未来的工作”。

尽管如此，RetNet（无融合）依然取得了：

推理：在 7B 模型和 8k 序列长度下，比标准 Transformer 快 8.4 倍，节省 70% 显存。
训练：即使与高度优化的 FlashAttention v1 相比，RetNet 仍在训练速度和显存占用上显示出“优势”。

这一发现至关重要。它表明 RetNet 的性能提升首先来源于其算法设计（移除 $\text{softmax}$，启用 $O(1)$ 推理）。这种算法增益是独立于、且可以叠加于硬件级优化的。在应用任何底层优化技巧之前，RetNet 架构本身就比 Transformer 更高效。

要理解 RetNet 如何“融合”，必须先理解 FlashAttention 2 的优化原理。Attention 和 Retention 这类操作都是内存带宽受限 (Memory-Bound) 的，而非计算受限 (Compute-Bound) 。计算单元（ALU）的等待时间远远超过其计算时间，瓶颈在于数据在不同层级显存（HBM 和 SRAM）之间的读写（I/O）。

FlashAttention 2 的核心优化包括：

核函数融合 (Kernel Fusion)：将多个操作（如 MatMul $\rightarrow$ Softmax $\rightarrow$ Dropout $\rightarrow$ MatMul）合并到一个 GPU 核函数中，大幅减少对 HBM（高带宽显存）的读写次数。
Tiling 与重计算：将 $N \times N$ 的注意力矩阵切片（Tiling）为适合 GPU 内部高速缓存（SRAM）的小块，并在 SRAM 中进行计算，通过重计算（Recomputation）来避免将这个巨大的中间矩阵写回 HBM。

“RetNet 融合 FlashAttention 2” 是一个概念性的目标，而非字面上的实现。RetNet 不能直接使用 FlashAttention 2 的代码库。像 FlashAttention 这样的库具有“严格的约束”并“绑定到固定配置”。RetNet 的算法（无 $\text{softmax}$，但有 $\odot D$）和“非典型输入维度”使其与 FlashAttention 2 不兼容。

因此，业界采用了更先进的策略来实现 RetNet 的硬件加速：

方案 1：专用融合库 (如 fla-org/flash-linear-attention)像 fla 这样的库应运而生，它们专为线性注意力变体（包括 RetNet, Mamba, RWKV 等）提供硬件加速。这些库使用 Triton（一种比 CUDA 更灵活的 GPU 编程语言）来编写新的、定制化的融合核函数。它们将 FlashAttention 的I/O 感知原理应用到了 RetNet 的特定算法上。
方案 2：通用融合框架 (如 AttentionEngine)最新的研究认识到，为每一种新架构（RetNet, Mamba 等）手写优化核函数是不可持续的。AttentionEngine 提出了一个解决方案：一个抽象的框架，它将所有注意力机制（包括 Retention）分解为两个基本操作：“相关性评分”（Relevance Scoring）和“聚合”（Aggregation）。

该框架随后可以自动为任何新机制（包括 RetNet 的并行、循环和分块范式）生成优化的、融合的核函数，并能妥善处理其“非典型维度” 。

综上所述，受益于 FlashAttention 2 所开创的 I/O 感知融合原理。RetNet（以及 Mamba）的出现，正在推动 AI 硬件生态系统从手写的、单一的核函数（如 FlashAttention 2），转向更通用的、基于编译器的优化框架（如 AttentionEngine），以适应后 Transformer 时代架构的多样性。

架构的横向对比分析#

RetNet 的价值需要通过与 Transformer 和其他竞争者（如 Mamba）的直接对比来体现。

RetNet vs. Transformer (定量性能)

原始论文提供了详尽的定量对比，证明了 RetNet 在解决三难困境方面的有效性。以下表格总结了其与标准 Transformer 及 FlashAttention v1 优化版 Transformer 的性能对比。

RetNet vs. Mamba (机制深度对比)

Mamba 是 RetNet 之外最受瞩目的 Transformer 挑战者。两者都利用了 RNN 的思想，但实现路径截然不同。

Mamba (选择性状态空间模型 - SSSM):

机制：Mamba 的核心是一个 RNN 状态转移：$h_t = A h_{t-1} + B x_t$ 和 $y_t = C h_t$。
核心创新：选择性 (Selectivity) 。与 $A, B, C$ 固定的传统 SSM 不同，Mamba 的 $A, B, C$ 矩阵（以及离散化步长 $\Delta$）是输入依赖 (Input-dependent) 的。这意味着 Mamba 可以根据当前 $x_t$ 的内容，动态决定要从 $h_{t-1}$ 中保留什么、要从 $x_t$ 中吸收什么。
训练：Mamba 无法像 RetNet 那样推导出简单的并行矩阵形式。它依赖于一种硬件感知的并行扫描 (Parallel Scan / Prefix Sum) 算法，以并行方式计算其顺序状态。

RetNet (门控线性 RNN):

机制：如前所述，是一个线性 RNN：$S_n = \gamma S_{n-1} + K_n^\intercal V_n$ 39。
核心创新：固定的多尺度衰减。$\gamma$ 是按头固定的，不依赖于输入。所有的数据依赖性都来自 $Q, K, V$ 投影和外部的 Swish 门控。

核心差异：静态 vs. 动态状态转移这是 RetNet 和 Mamba 之间最根本的区别。

Mamba 拥有一个动态的状态转移。它可以智能地“选择”何时遗忘、何时记忆，使其在需要复杂内容感知的任务（如“选择性复制”）上表现出色。
RetNet 拥有一个静态的状态转移（衰减率 $\gamma$ 是固定的）。它的记忆衰减是预设的，而非动态学习的。这使其数学形式更简洁，并行/循环的对偶性更优雅，但可能在灵活性上不及 Mamba。

尽管机制不同，但 RetNet 和 Mamba 的成功共同指向了一个清晰的趋势：算法与硬件的协同设计（Hardware Co-Design）。无论是 RetNet 对融合核函数的需求，还是 Mamba 对并行扫描的依赖，都证明了新一代架构的成功不再仅仅是算法的成功，而是算法与底层硬件实现紧密耦合的胜利。

实现、应用与未来方向#

Microsoft TorchScale RetNet 的官方实现包含在 Microsoft 的 torchscale 库中。研究人员可以通过 RetNetConfig 定义模型参数，并使用 RetNetDecoder 实例化模型。Hugging Face 兼容性对于 RetNet 的广泛采用而言，syncdoth/RetNet 等社区项目至关重要。这些项目提供了与 Hugging Face transformers 生态系统完全兼容的实现。

这意味着 RetNet 模型可以：

使用 Hugging Face 的 Trainer API 进行训练。
通过 save_pretrained 和 from_pretrained 进行保存和加载。
使用标准的 .generate() 方法进行文本生成。

这种兼容性极大地降低了研究人员和开发者尝试、微调和部署 RetNet 的门槛，是连接研究和实践的关键桥梁。

Frenos 公司的白皮书提供了一个 RetNet 在现实世界中应用的绝佳案例。网络安全（如威胁检测）需要对极长的事件日志序列（Streaming Data）进行实时分析。Transformer 在处理此类任务时，它架构的“处理时间呈二次方 ($O(N^2)$) 增长” ，使其无法满足实时性要求。而Frenos 的研究发现，“无论序列长度如何，RetNet 模型都表现出恒定的处理时间，凸显了其效率和优势” 。这个案例是对 RetNet 范式 2（循环表示）的一次强有力的实践验证。对于任何需要处理流式数据、无限上下文（Infinite Context）或受资源限制的场景（如 IoT、实时监控），RetNet 的 $O(1)$ 恒定推理成本是 Transformer 架构无法比拟的根本性优势。

RetNet（保留网络）为解决序列建模中的“三难困境”提供了一个非常有前景的解决方案。它的核心创新在于“留存机制”和其数学上的对偶性，使得模型可以在训练时完全并行处理，而在推理时则转化为一种计算和内存效率都非常高（$O(1)$）的形式。

RetNet 提供了三种不同的计算模式：并行计算、循环计算和分块循环计算，这三种模式分别解决了训练时的并行性、推理时的低成本和处理长序列训练的挑战。并且，它在硬件使用方面非常高效，虽然它没有直接使用类似 FlashAttention 2 这样的技术，但它推动了硬件加速领域向更通用的融合框架（比如 AttentionEngine）发展，以适应各种架构的需求。

与另一种模型 Mamba 比较，RetNet 的机制相对简单，它采用固定衰减的静态状态转移，而 Mamba 则使用更灵活的动态机制。未来，正如业内所提到的，评估标准和基准数据集的统一是非常重要的，这有助于公平地比较 RetNet、Mamba 和其他 Transformer 替代方案在不同任务中的表现，从而决定谁能成为 Transformer 的真正继任者。

参考文献#

Sun, Y., Dong, L., Huang, S., Ma, S., Xia, Y., Xue, J., Wang, J., & Wei, F. (2023). Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models.
Team, Z. (n.d.). RETNET: Challenging the Inference Cost of Transformer Based Language Models. Zontal.io.
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Khowaja, S. A. (n.d.). RetNet (The Transformer Killer) Demystified. Medium.
SabrePC Blog. (n.d.). RNNs vs LSTM vs Transformers. SabrePC.com.
(2023, August 2). RetNet to Reduce LLM Inference Cost[Video]. YouTube.
AI Fusion Labs. (2023, August 15). Retentive networks (RetNet) explained: The much-awaited transformer's killer is here.