RTP (Retention + Transformer) 混合架构：下一代模型范式

2024–2025 年，业界开始广泛关注一种新型模型架构范式：RTP Hybrid（Retention-Transformer Pipeline Hybrid）。 它通过 Retention (线性注意力) + Transformer (标准注意力) 的深度流水线分工，大幅降低了推理时的 KV Cache 显存占用，并提升了长序列训练效率。

典型代表：DeepSeek V3 / R1、Qwen2-VL、Jamba。

1. 核心痛点：Transformer 的 KV Cache 墙

对于长度为 (L) 的序列，标准 Transformer 推理时的 KV Cache 显存占用为：

[ \text{KV_size} = L \cdot n_{\text{layer}} \cdot d_{\text{kv}} ]

在 70B 模型 + 128k 上下文场景下，仅 KV Cache 就可能占用 100GB+ 显存，导致：

1. 显存OOM：单卡无法推理长文。
2. 带宽瓶颈：读取海量 KV 数据的延迟超过了计算延迟。

2. RTP 架构解决方案

RTP 架构的核心思想是 "结构分工"：

Input → [Retention Layers] → [Transformer Layers] → Output
         (前段: 50%-80%)       (后段: 20%-50%)

2.1 Retention 层 (前段)

• 机制: 使用 SSM (State Space Models) 或 Linear Attention。
• 特性: 推理时无 KV Cache，仅需维护极小的 State。
• 作用: 快速处理海量上下文，承担“记忆”功能。

2.2 Transformer 层 (后段)

• 机制: 标准 Multi-Head Attention (MHA/GQA)。
• 特性: 保持 KV Cache，具备强大的“召回”与“逻辑推理”能力。
• 作用: 在 Retention 提取特征的基础上，进行深度推理。

3. 性能收益对比

指标	纯 Transformer	RTP 混合架构 (50/50)	收益
推理 KV 占用	100% (Baseline)	~50%	显存减半，Batch Size 翻倍
首字延迟 (TTFT)	高 (O(L^2))	中 (O(L))	长文处理更快
训练吞吐	基准	1.2x - 1.5x	Retention 层计算更轻量

4. 系统级优化 (HPC 视角)

4.1 流水线并行 (Pipeline Parallelism)

Retention 层计算密度较低，在 PP 切分时，通常将更多的 Retention 层放在同一个 Stage，或者作为计算负载的“缓冲带”，减少气泡 (Bubble)。

4.2 推理引擎适配 (vLLM)

在 vLLM 中适配 RTP 架构需要修改 Scheduler：

• 物理块分配: 仅为 Transformer 层分配 KV Cache Block。
• State 管理: 为 Retention 层分配连续的小内存用于存储 Recurrent State。

5. 伪代码实现

class RTPBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, layer_type="retention"):
        super().__init__()
        if layer_type == "retention":
            # 线性复杂度，无 KV Cache
            self.mixer = Retention(dim) 
        else:
            # 二次复杂度，需要 KV Cache
            self.mixer = MultiHeadAttention(dim)
        self.ffn = FeedForward(dim)

    def forward(self, x, cache=None):
        x = x + self.mixer(x, cache)
        x = x + self.ffn(x)
        return x

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DeepSeek V3 等模型的成功证明了这种混合架构是平衡“算力效率”与“模型智能”的最佳解法。