DeepSeek团队发布最新论文，推出了Native Sparse Attention (NSA)机制。NSA是一种创新的稀疏注意力机制，旨在与现代硬件高度协同，支持本机训练，大幅提升长上下文训练和推理速度。
NSA通过优化硬件特性进行设计，有效提升推理效率，降低预训练成本，同时保持模型性能不减。
官方测试表明，NSA在通用基准、长上下文任务和指令推理中表现优异，与全注意力模型相比毫不逊色。
DeepSeek设计了一种分层稀疏策略，将注意力划分为压缩、选择和滑动窗口三个分支，以同时捕捉全局上下文和局部细微信息。
NSA不仅实现了稀疏注意力的算法建模，还通过硬件对齐优化了内存访问和计算调度，大幅减少了处理长文本时的计算延迟和资源消耗。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.11089v1
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