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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.

von thu-ml · GitHub
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Kategorie
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2026-07-072026-08-31
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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 3.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 495-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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