GAE (Geodesic Attention Engine): как запустить точное внимание для 1M токенов на 1 ГБ VRAM

Геодезическое внимание: прорыв или очередной хайп?

Представьте, что ваша LLM обрабатывает целый роман "Война и мир" за один проход. Звучит как фантастика? Для большинства моделей даже 100к токенов - уже предел, не говоря о миллионе. Но что, если я скажу, что теперь это возможно на видеокарте с 1 ГБ памяти?

Проблема длинных контекстов известна каждому, кто работал с трансформерами. Память для внимания растет квадратично с длиной последовательности. Для 1M токенов при размере батча 1 и 16-битных весах нужно примерно 2 ТБ памяти - смехотворно непрактично. GAE решает это через геодезическое приближение и fused kernel, которые радикально сокращают обмены с HBM.

Что такое GAE и как он работает?

Geodesic Attention Engine - это библиотека для вычисления точного внимания в трансформерах с минимальными затратами памяти. Вместо того чтобы хранить всю матрицу внимания, GAE использует геодезическое приближение для вычисления только необходимых частей.

Технически, GAE реализует:

• Fused kernel: объединяет операции softmax и масштабирование, чтобы избежать лишних обращений к памяти.
• Оптимизацию HBM round-trips: уменьшает количество обменов между GPU и высокой пропускной памятью, что критично для длинных последовательностей.
• Поддержка точного внимания: в отличие от аппроксимативных методов, GAE вычисляет точное внимание, но с оптимизациями памяти.

Результат? На бумаге - 1 миллион токенов на 1 ГБ VRAM. На практике - нужно проверять, но даже если цифры слегка завышены, сокращение памяти на порядки уже революционно.

Установка и первый запуск: быстрый старт

GAE доступен на GitHub, и установка довольно проста. На 07.02.2026 последняя версия - 2.1.0, но проверяйте репозиторий на обновления.

git clone https://github.com/gaetools/geodesic-attention-engine
cd geodesic-attention-engine
pip install -e .

После установки, интегрировать GAE в вашу модель трансформера можно через замену стандартного внимания. Пример для простой модели:

import torch
from gae import GeodesicAttention

# Замена стандартного MultiHeadAttention
class TransformerBlockWithGAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.attention = GeodesicAttention(d_model, n_heads)
        # ... остальные слои

# Использование
model = TransformerBlockWithGAE(768, 12)
input_seq = torch.randn(1, 1000000, 768)  # 1M токенов!
output = model(input_seq)  # Должно работать на 1 ГБ VRAM

Звучит просто, но под капотом происходит магия. GAE автоматически разбивает последовательность на блоки и применяет геодезическое приближение, чтобы избежать квадратичной памяти.

Сравнение с альтернативами: стоит ли переходить?

На рынке оптимизации внимания уже есть монстры: FlashAttention-3, xFormers, и другие. Чем GAE лучше или хуже?

GAE жертвует скоростью ради памяти. Если вам критичен длинный контекст и вы готовы к некоторому замедлению, GAE - ваш выбор. Для большинства приложений, где достаточно 100к токенов, FlashAttention-3 или Routed GQA могут быть лучше.

Кстати, если вы работаете на CPU, вам может пригодиться наш гайд "Когда Flash-Attention приходит на CPU". Но для GPU GAE - специализированное решение.

Кому подойдет GAE? Реальные кейсы

GAE не для всех. Вот кто выиграет от его использования:

• Исследователи, которые экспериментируют с экстремально длинными контекстами - например, анализ научных статей или юридических документов.
• Разработчики с ограниченным бюджетом на железо. Если у вас только RTX 3060 с 12 ГБ VRAM, но нужно обрабатывать огромные тексты, GAE позволит это сделать.
• Энтузиасты локального AI, которые хотят запускать модели с длинным контекстом на домашних ПК. В сочетании с техниками квантизации, как в гайде по Granite 4 Small, можно создать мощную систему.

А вот кому GAE не подойдет:

• Тем, кому нужна максимальная скорость инференса. FlashAttention-3 быстрее.
• Для коротких контекстов (менее 10к токенов) - overhead от GAE может быть излишним.
• Если вы работаете с моделями, которые уже используют эффективное внимание, как в агентах на 16 ГБ VRAM, переход может не стоить усилий.

Подводные камни и нюансы

В теории все гладко, но на практике GAE требует тонкой настройки. Например, размер блока для геодезического приближения нужно подбирать под вашу аппаратуру. Слишком большой блок - снова упираетесь в память, слишком маленький - теряете в скорости.

Еще один момент: GAE совместим не со всеми архитектурами трансформеров. Если ваша модель использует кастомные механизмы внимания, придется портировать их вручную. И да, документация на 07.02.2026 все еще скудная - привыкайте к чтению исходного кода.

Что дальше? Прогноз на 2026-2027

GAE - важный шаг к демократизации длинных контекстов. Но я уверен, что в 2026 году мы увидим еще более агрессивные оптимизации. Возможно, комбинация GAE с методами like MoE на RTX 4090 позволит запускать модели с триллионами параметров на потребительском железе.

Мой прогноз: через год точное внимание для 1M токенов станет стандартом даже на мобильных устройствах. А пока - GAE это ваш билет в мир длинных контекстов без апгрейда видеокарты.

Если вы хотите экспериментировать с длинными контекстами, но не хотите разоряться на облачные GPU, посмотрите Lambda Labs - они часто предлагают хорошие цены на инстансы с большим VRAM. Или Vast.ai для spot-инстансов. Но с GAE, возможно, вам и не понадобятся эти монстры.

А если вы все еще сомневаетесь, стоит ли пробовать GAE, вспомните: два года назад 100к контекст считался фантастикой. Сегодня - это обыденность. Завтра 1M токенов будет таким же обычным делом.