解密全新的稀疏注意力机制（NSA）：兼顾效率与性能的创新设计

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@小白创作中心

解密全新的稀疏注意力机制（NSA）：兼顾效率与性能的创新设计

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51CTO

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在大模型快速发展的今天，长上下文处理能力已成为衡量模型性能的重要指标。然而，传统的全注意力机制在处理长序列时面临着巨大的计算挑战。为了解决这一问题，DeepSeek-AI和北京大学等团队联合推出了《Native Sparse Attention》论文，提出了一种全新的稀疏注意力机制（NSA）。这种机制不仅显著降低了计算成本，还实现了端到端的可训练性和硬件友好性。本文将为您详细解读这一创新设计。

长上下文处理的难题与研究背景

随着语言模型规模的不断扩大，模型需要处理的token数量也在呈指数级增长。论文中提到，在处理 64k-length序列时，全注意力机制中的softmax运算可能占据解码时总延迟的 70%~80%，这对实时推理和大规模训练都是致命的瓶颈。现有的稀疏注意力方法虽然在理论上减少了计算量，但往往只在推理阶段见效，而且在硬件实现上存在内存访问不连续、调度效率低等问题，无法充分发挥现代GPU（如 Tensor Core）的优势。

背景问题：长序列计算成本高、全注意力在硬件上表现欠佳。
挑战：如何在降低计算量的同时，保证全局语义捕捉与局部细节的平衡；如何让稀疏注意力不仅适用于推理，也能顺利融入训练过程。

NSA的核心设计理念与架构

NSA（Native Sparse Attention）的提出正是针对上述挑战，其设计理念主要体现在“动态分层稀疏策略”和“硬件对齐优化”两个方面。NSA将整个注意力计算过程分为三个互补的分支，每个分支各司其职，最终通过门控机制融合成最终的输出。

多分支设计：压缩、选择与滑动窗口

NSA的注意力计算可以看作是对原始输入序列进行“重组”，用更紧凑的信息表示来替代冗余计算。这一重组策略主要包括三个分支：

Token压缩（Token Compression）

目的：将连续的token块聚合成单个压缩表示，以捕捉全局的粗粒度语义信息，同时大幅降低计算量。
实现细节：利用可学习的多层感知机（MLP）对一段连续token进行映射，并融入位置信息，生成代表该区块的压缩键和值。

Token选择（Token Selection）

目的：在压缩过程中避免丢失局部细节，通过选择最重要的token块来保留细粒度信息。
实现策略：
块级重要性评分：首先利用压缩分支产生的中间注意力分数计算每个压缩块的“重要性”。
重组得分：对于不同的块划分方式，通过加权求和或重采样得到最终的选择块得分。
Top-n选择：根据得分保留前n个最重要的块，并将块内token拼接作为最终的选择表示。

滑动窗口（Sliding Window）

目的：专门处理局部上下文信息，防止局部特征对全局信息提取的“短路”效应。
实现细节：在最新的w个token内直接计算注意力，形成一个独立的滑动窗口分支，与压缩和选择分支互为补充。
作用：确保模型能同时捕捉长程依赖和短程局部模式，提升整体表达能力。

论文中图示详细展示了 NSA 的整体架构：左侧为三个并行的注意力分支（压缩、选择、滑动窗口），右侧则展示了各分支的注意力图示，其中绿色区域表示需要计算注意力分数的区域，而白色区域则为跳过的部分。

门控融合机制

NSA在经过三个分支独立计算后，通过一个门控机制（基于 MLP 和 sigmoid 激活）将各分支输出加权融合，形成最终的注意力输出：

针对硬件的优化设计

除了算法本身的创新外，NSA的另一大亮点在于对现代GPU架构的深度优化，确保其理论上的计算优势能真正转化为实际的速度提升。

内存访问连续性与块状计算
背景：在GPU中，连续的内存访问能够极大提高数据吞吐率，而稀疏注意力若采用随机访问会严重拖慢计算速度。
策略：NSA通过将token分块，并采用块级计算方法，有效保证内存访问的连续性，充分利用Tensor Core的并行计算优势。
前向与反向传播加速
优势：实验结果显示，在处理64k-length序列时，NSA在解码、前向传播和反向传播阶段分别实现了高达11.6倍、9.0倍和6.0倍以上的加速。
优化点：专门针对GQA（Grouped-Query Attention）和MQA（Multiple-Query Attention）架构设计，优化了KV缓存的共享与加载，使得多头注意力在硬件上更加高效。