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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] L'attention quantifiée atteint une accélération de 2 à 5 fois par rapport à FlashAttention, sans perdre les métriques de bout en bout à travers les modèles de langue, d'image et de vidéo.

par thu-ml · GitHub
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Cuda
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attentioncudaefficient-attentionApache-2.0Cuda
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2026-07-072026-08-31
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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] L'attention quantifiée atteint une accélération de 2 à 5 fois par rapport à FlashAttention, sans perdre les métriques de bout en bout à travers les modèles de langue, d'image et de vidéo.

SageAttention compte 3.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 495 fois. SageAttention est écrit principalement en Cuda. Il est développé activement depuis 2024. SageAttention est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : attention, cuda, efficient-attention, inference-acceleration.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que SageAttention ?

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] L'attention quantifiée atteint une accélération de 2 à 5 fois par rapport à FlashAttention, sans perdre les métriques de bout en bout à travers les modèles de langue, d'image et de vidéo.

SageAttention est-il open source ?

SageAttention est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

SageAttention est-il gratuit ?

Oui. SageAttention est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est SageAttention ?

SageAttention est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage SageAttention est-il écrit ?

SageAttention est écrit principalement en Cuda.

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