Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
研究者提出了「确定性注意力Transformer」（Deterministic Attention-Transformer），并在NVIDIA H100 GPU上实测到每token仅消耗0.63焦耳的能效表现
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7/20/2026
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Unverified标准Transformer自注意力计算量随序列长度平方增长，50万token的注意力计算量约为4096token的15000倍69% similarUnverifiedTransformer注意力机制的计算量随序列长度平方增长，早期语言模型上下文窗口上限约4000个token68% similarUnverifiedTransformer注意力机制中的矩阵乘法和Softmax运算占据推理总算力的70%以上，ASIC可实现3至10倍的能效提升66% similarUnverifiedTransformer推理中批量大小为1时注意力层的算术强度约1~10 FLOP/Byte，远低于H100约300 FLOP/Byte的屋脊点，属于带宽受限场景65% similarUnverified批大小为1的Transformer推理算术强度往往低于10 FLOP/Byte，意味着GPU算力利用率不足理论峰值的5%62% similar
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