深度分析 VFA:全域最大值預計算緩解 FlashAttention 向量運算瓶頸 FlashAttention 受限於向量運算延遲,研究提出 VFA 透過全域最大值預計算與鍵塊重新排序,減少 rowmax 更新。結合稀疏跳過的 VSA 進一步削減開銷,實驗顯示相較基線加速近兩倍,對未來加速器效能提升具重要意義。
深度分析 精準分配稀疏注意力(PASA)提升影片生成流暢度與效能 影片擴散模型計算昂貴,研究者提出 PASA 以動態算力分配、分組近似與隨機路由降低成本,同時抑制時間閃爍,實驗證實可加速推論並提升畫面流暢度。