DeepSeek新论文来啦！这篇文章在X（推特）上一经发布就引起了巨大轰动~

这篇论文提出了一个新的注意力机制——原生稀疏注意力，硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力。值得一提的是，DeepSeek创始人梁文锋亲自参与研究，可见DeepSeek团队对此研究的重视！

本文主要对DeepSeek发布的这篇文章进行总结和解读~

论文标题：Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention

论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.11089

一、主题与背景

本文介绍了NSA（Natively Trainable Sparse Attention）机制，这是一种结合算法创新和硬件优化的稀疏注意力机制，旨在实现高效的长上下文建模。随着深度学习模型在各种应用中的广泛应用，如深入推理、代码生成和多轮对话系统等，长上下文建模变得越来越重要。然而，标准注意力机制的高计算成本带来了显著的计算挑战。因此，研究者们正在探索通过稀疏注意力来提高效率的方法。

二、文章重点

1.提出了原生稀疏注意力(NSA)机制，用于高效长上下文建模。

• NSA通过动态分层稀疏策略，结合粗粒度标记压缩和细粒度标记选择，保留全局上下文感知和局部精度。
• NSA在算法设计上实现了显著的加速，并对现代硬件进行了优化，同时实现了端到端训练，减少了预训练计算，不牺牲模型性能。
• 实验表明，使用NSA预训练的模型在通用基准测试、长上下文任务和基于指令的推理方面保持或超过了全注意力模型的性能。

2. 分析了现有稀疏注意力方法的局限性，并提出了NSA的创新点。

• 现有的稀疏注意力方法在实际部署中经常不够用，存在硬件对齐的推理加速和训练感知算法设计的挑战。
• NSA通过硬件对齐系统和感知训练的设计，优化块稀疏注意力以利用张量核心和内存访问，确保平衡的算术强度。
• NSA在解码、前向传播和反向传播方面在64k长度的序列上比全注意力模型实现了显著的计算加速。

3. 重新思考稀疏注意力方法，提出了NSA的算法设计和操作符实现。

• NSA通过将键和值组织成时间块并将其通过三个注意力路径处理来减少每个查询的计算。
• NSA引入了标记压缩、标记选择和滑动窗口三个关键组件，以实现更有效和更高效的稀疏注意力。
• NSA的内核设计通过分组共享消除冗余的KV传输，以及在GPU流式多处理器之间平衡计算工作负载，实现了接近最佳的算术强度。

4. 通过实验验证了NSA在预训练和推理阶段的性能。

• NSA在通用基准测试、长上下文任务和思维链推理评估中表现出色，与全注意力基线相当或更优。
• 在64k长度的上下文处理中，NSA在所有阶段（解码、前向传播和后向传播）相比全注意力都实现了显著的计算加速。
• NSA在需要对长上下文进行复杂推理的任务中表现出了卓越的性能，显著提升了推理相关基准测试的准确率。

5. 对NSA的开发过程和替代标记选择策略的挑战进行了反思和讨论。

• 替代标记选择策略的挑战促使了NSA的设计选择，包括基于聚类的策略和块级选择策略。
• NSA的内核设计通过分组共享消除冗余的KV传输，以及在GPU流式多处理器之间平衡计算工作负载，实现了接近最佳的算术强度。
• 可视化注意力图揭示了块状聚类现象，启发了基于空间连续性选择键块的方法，以提高计算效率并保留高注意力模式。

三、主要观点

1. 稀疏注意力的重要性

• 长上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来挑战。
• 稀疏注意力提供了一种可能的方向，可以在保持模型能力的同时提高效率。

2. NSA的设计目标

• NSA通过算术强度平衡的算法设计和现代硬件的实现优化，实现了显著的速度提升。
• NSA支持端到端训练，减少了预训练计算量而不牺牲模型性能。

3. NSA的关键创新

• 硬件对齐的系统：优化块状稀疏注意力以利用张量核心并平衡算术强度。
• 训练感知的设计：通过有效的算法和反向传播操作符实现稳定的端到端训练。

4. 实验结果

• NSA在多个基准测试中表现出色，包括一般评估、长上下文任务和基于指令的推理。
• 在64k长度序列处理上，NSA在解码、前向传播和反向传播阶段均实现了显著的速度提升。

四、总结

文章的核心观点是提出了一种名为NSA的原生可训练稀疏注意力机制，该机制通过结合算法创新和硬件优化，实现了高效长上下文建模。NSA不仅在速度上有显著提升，而且在保持或超过全注意力模型性能的同时，减少了预训练计算量。实验结果表明，NSA在多种任务和场景中表现优异，验证了其在模型生命周期内的高效性。

*以上总结与翻译由纳米AI搜索支持