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广义邻域注意力：光速下的多维稀疏注意力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出广义邻域注意力（GNA）模型，以提高稀疏注意力机制的速度。通过在NVIDIA Blackwell架构上实现，GNA在多个生成模型中验证了28%至46%的速度提升，有效解决了注意力机制的O(n^2)复杂性问题。
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关键要点
- 本研究提出广义邻域注意力（GNA）模型，旨在提高稀疏注意力机制的速度。
- GNA模型在NVIDIA Blackwell架构上实现，显示出理论上可达到的最大速度提升。
- 研究结果表明，GNA在多个生成模型中实现了28%至46%的速度加速效果。
- 该模型有效解决了注意力机制的O(n^2)复杂性问题。
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