稀疏注意力和flash Attention的区别是什么

最新推荐文章于 2025-07-19 15:29:11 发布
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分类专栏： 大模型LLM面试指南 文章标签： 人工智能
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Answer

稀疏注意力（Sparse Attention）和Flash Attention是两种优化注意力机制的技术，各自有不同的侧重点和实现方式。

稀疏注意力

定义与特点
稀疏注意力是一种优化的注意力机制，旨在减少计算量和内存消耗。它通过只计算查询向量与部分键向量之间的相似度，而不是所有键向量，从而提高处理效率。稀疏注意力可以通过多种方式实现，例如固定模式、可学习模式或基于启发式规则

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稀疏自注意力以及举例说明
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1. 模型 Self Attention是O(n2)O(n^2)O(n2)的，那是因为它要对序列中的任意两个向量都要计算相关度，得到一个n2n^2n2大小的相关度矩阵： 左边显示了注意力矩阵，右变显示了关联性，这表明每个元素都跟序列内所有元素有关联。 所以，如果要节省显存，加快计算速度，那么一个基本的思路就是减少关联性的计算，也就是认为每个元素只跟序列内的一部分元素相关，这就是稀疏Attenti...
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需要注意的是，用户可能对三者的关联和区别感兴趣，比如稀疏注意力和Flash Attention都用于优化计算效率，但方法不同。KV Cache则是优化推理时的重复计算。同时，在代码实现部分，需要确保语法正确，比如使用PyTorch...
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像一般的注意力，往往都是全局的，比如我们把一张100X100的图，分成了10X10的patchers，每个patchers当成一个输入，那么一般的注意力就是把这个输入和其他99个输入比较（有些时候是像素级别的比较，就是1个像素和9999个像素比较）这种情况就非常消耗资源。我们就可以通过，卷积网络中的注意力机制，或者对图像的分层。这种情况下，我们就可以大大减少资源的浪费，同时还能保持准确度。比如在nlp中，我要确定两句话的关联，我就可以将一句话作为输入，qk，另一句话作为额外的输入，v，来比较两句话的关系。
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通过调整w的值，可以在计算效率和模型性能之间找到一个平衡24。稀疏注意力机制是一种在深度学习模型中用于处理长序列数据的技术，通过限制每个元素与其他元素之间的注意力计算范围，只关注对模型性能影响较大的元素之间的关系1,3。通过上述分析，我们可以看到稀疏注意力机制在图像识别领域的研究进展不仅提高了模型的计算效率，还增强了模型的性能，为处理大规模图像数据提供了新的解决方案。通过上述分析，我们可以看到稀疏注意力机制在自然语言处理中不仅提高了模型的计算效率，还增强了模型的性能，为处理长序列数据提供了新的解决方案。
【有啥问啥】什么是Deformable Attention（可变形注意力机制）？
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稀疏注意力机制的主要思想是通过减少需要计算注意力的键点数量来降低计算复杂度。与全局注意力机制不同，稀疏注意力机制只关注输入特征中的一部分关键位置，而不是全部位置。这种选择性注意力可以显著降低计算量，并且在实际应用中能够提高计算效率。固定稀疏注意力：在这种方法中，模型预先定义一个固定的稀疏模式。例如，可以选择在每个特征点上只计算其与周围特征点的注意力，而忽略远离的特征点。这种方法简单但不够灵活，因为稀疏模式在整个训练过程中是固定的。动态稀疏注意力。
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机制核心优化点类比场景典型优势稀疏注意力减少计算量（只关注重要部分）跳读一本书长序列处理效率提升优化内存访问顺序一次性准备好所有食材再做饭速度快、省显存多查询注意力共享参数（K/V）小组作业共享工具推理速度快、参数少多头潜在注意力捕捉隐藏关联创建隐藏文件夹整理照片深层语义理解能力更强稀疏注意力少看（只看关键部分）—— 像读长文章只看段落首尾句，抓重点省时间。快算（不改逻辑只提速）—— 像用计算器算算术，和手算结果一样，但速度快 10 倍。多查询注意力。
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近年来，Transformer凭借其强大的自注意力机制（Self-Attention），在自然语言处理、图像识别等领域大放异彩。自注意力机制的核心是计算一个“注意力矩阵”，矩阵中每个元素表示输入序列中两个位置的相关性。以局部窗口注意力为例，原自注意力需计算n²次交互，而稀疏注意力仅需n×k次（k≪n）。：每个位置的查询（Query）需与所有位置的键（Key）交互，复杂度为O(n²)。：通过分层聚合（如先处理小块，再合并块间信息），逐层减少计算粒度。：O(n×k)，当k为常数时，复杂度降至线性O(n)。
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