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FlashAttention由Stanford研究团队于2022年提出，核心思想是通过分块计算将注意力矩阵保留在SRAM中
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7/25/2026
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小米静默发布MiMo-V2.5-DFlash：300B模型推理速度或将翻倍
redditr/LocalLLaMA7/12/2026
Related Claims
Partially VerifiedFlash Attention是由斯坦福大学提出的注意力计算优化算法，通过分块处理将中间结果留在GPU高速SRAM中，降低显存带宽压力并减少显存占用78% similarVerifiedFlashAttention通过重新设计注意力计算的内存访问模式，将显存占用从与序列长度平方成正比降低为线性关系78% similarVerifiedFlashAttention的核心创新是通过控制GPU的SRAM与HBM之间的数据搬运模式，将标准注意力计算的显存访问复杂度从O(N²)降至近线性77% similarUnverifiedFlash Attention 是目前 vLLM、TensorRT-LLM 等主流推理框架的标配优化77% similarUnverifiedFlash系列模型通常采用更小的参数规模、多查询注意力(MQA)或分组查询注意力(GQA)等高效注意力机制，以及模型蒸馏技术74% similar
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