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Sage Attention 通过量化感知的近似计算策略降低自注意力计算的显存占用和延迟，使消费级 GPU 上运行大型视频模型成为可能
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8/12/2026
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UnverifiedSage Attention是一种针对Transformer注意力机制的优化技术，通过量化键值对和优化内存访问模式降低显存开销77% similarPartially 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75% similarUnverifiedWanVideoWrapper 通过模型分块加载、注意力切片和智能显存调度等优化策略降低显存需求74% similarUnverifiedFlash Attention和稀疏注意力等优化技术可将显存复杂度压缩至近似线性74% similarUnverifiedLinformer 将注意力矩阵低秩近似为 O(n) 复杂度，FlashAttention 通过重排计算顺序降低 GPU 内存带宽占用，Longformer 引入滑动窗口注意力73% similar
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