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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] La Atención Cuantizada logra una aceleración de 2-5x en comparación con FlashAttention, sin perder métricas de extremo a extremo en modelos de lenguaje, imagen y video.

por thu-ml · GitHub
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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] La Atención Cuantizada logra una aceleración de 2-5x en comparación con FlashAttention, sin perder métricas de extremo a extremo en modelos de lenguaje, imagen y video.

SageAttention tiene 3.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 495 veces. SageAttention está escrito principalmente en Cuda. Se desarrolla activamente desde 2024. SageAttention está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: attention, cuda, efficient-attention, inference-acceleration.

❓ Frequently asked questions

¿Qué es SageAttention?

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] La Atención Cuantizada logra una aceleración de 2-5x en comparación con FlashAttention, sin perder métricas de extremo a extremo en modelos de lenguaje, imagen y video.

¿SageAttention es de código abierto?

SageAttention es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿SageAttention es gratis?

Sí. SageAttention es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está SageAttention?

SageAttention está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito SageAttention?

SageAttention está escrito principalmente en Cuda.

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