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Tiled Flash Linear Attention: More Efficient Linear RNN and xLSTM Kernels

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内容提要

本研究提出平铺闪存线性注意力（TFLA）算法，旨在解决线性 RNN 在长序列建模中的计算效率和内存消耗问题。TFLA 通过序列并行化显著提升内核性能，实验结果表明其速度优于优化的闪存注意力，为高效长上下文序列建模设立了新标准。

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标签

flash rnn 内存消耗 平铺闪存线性注意力 线性 RNN 计算效率 长序列建模
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