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von thu-ml · GitHub

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention erreicht eine Beschleunigung von 2-5x im Vergleich zu FlashAttention, ohne die End-to-End-Metriken über Sprach-, Bild- und Videomodelle zu verlieren.

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Beschleunigen Sie die Verarbeitung von KI-Modellen, ohne Genauigkeit zu verlieren, indem Sie effiziente Aufmerksamkeits-Techniken in Ihren Projekten verwenden.

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SageAttention — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
4k3k
2026-07-072026-07-29
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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention erreicht eine Beschleunigung von 2-5x im Vergleich zu FlashAttention, ohne die End-to-End-Metriken über Sprach-, Bild- und Videomodelle zu verlieren.

SageAttention hat 3.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 447-mal geforkt. SageAttention ist hauptsächlich in Cuda geschrieben. Es wird seit 2024 aktiv entwickelt. SageAttention ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: attention, cuda, efficient-attention, inference-acceleration.

Frequently asked questions

Was ist SageAttention?

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention erreicht eine Beschleunigung von 2-5x im Vergleich zu FlashAttention, ohne die End-to-End-Metriken über Sprach-, Bild- und Videomodelle zu verlieren.

Ist SageAttention Open Source?

SageAttention ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist SageAttention kostenlos?

Ja. SageAttention ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht SageAttention?

SageAttention ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist SageAttention geschrieben?

SageAttention ist hauptsächlich in Cuda geschrieben.

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