正文
针对可信执行环境（TEE）保护下的大语言模型推理性能瓶颈，VeriAttn通过将注意力计算 offload 到GPU并在TEE中进行验证，结合两级流水线优化，在预填充阶段实现2.6-3.4倍、解码阶段实现3.9-5.4倍的性能加速。
章节 01
针对可信执行环境（TEE）保护下大语言模型（LLM）推理的性能瓶颈，研究团队提出VeriAttn机制：将注意力计算全量offload到GPU，仅在TEE中验证结果正确性，并结合两级流水线优化与智能分区策略，实现预填充阶段2.60-3.38倍、解码阶段3.86-5.42倍的性能加速。
章节 02
云端LLM部署中，计算完整性与数据隐私保护是关键问题，TEE通过硬件隔离提供安全执行环境，但直接应用现有方案（如TSDP）面临性能瓶颈：
TSDP方案将非线性组件放在TEE、线性组件offload到GPU并验证，但不适用于LLM的注意力机制。
章节 03
计算offload+结果验证：充分利用GPU计算效率与TEE安全性，将注意力计算全量offload到GPU，TEE仅做轻量验证。
章节 04
章节 05
| 阶段 | 加速比 | 关键优化 |
|---|---|---|
| 预填充 | 2.60-3.38x | 两级流水线，计算offload |
| 解码 | 3.86-5.42x | 智能分区，减少KV传输 |
章节 06
章节 07
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