https://wavespeed.ai/ Attention parallèle contextuelle qui accélère l'inférence du modèle DiT avec mise en cache dynamique
Accélérez les performances des modèles AI lors de l'inférence en utilisant des techniques de mise en cache avancées.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momenthttps://wavespeed.ai/ Attention parallèle contextuelle qui accélère l'inférence du modèle DiT avec mise en cache dynamique
ParaAttention compte 427 étoiles sur GitHub. Il a été forké 46 fois. ParaAttention est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. Ses principaux thèmes sont : attention, diffusers, flux, hunyuan-video.
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ParaAttention est un projet open source.
Oui. ParaAttention est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
ParaAttention est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/chengzeyi-paraattention.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.