清华SageAttention3,FP4量化5倍加速!且首次支持8比特训练

清华大学陈键飞团队提出SageAttention3,实现了5倍于FlashAttention的推理加速。此模型在多种视频和图像生成等大模型上保持了端到端的精度表现,并首次提出了可训练的8比特注意力用于大模型的训练加速。

7倍推理加速!清华团队发布稀疏Attention,无需训练加速一切模型

清华大学陈键飞团队提出的SpargeAttn无需训练且通用,实现了任意模型在4-32K上下文长度上的4-7倍推理加速,并保持了端到端精度。该方法通过选择性地压缩Q, K矩阵并预测P矩阵来节省计算,同时使用稀疏在线softmax算法进一步优化。