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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention alcança aceleração de 2-5x em comparação com FlashAttention, sem perder métricas de ponta a ponta em modelos de linguagem, imagem e vídeo.

por thu-ml · GitHub
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attentioncudaefficient-attentionApache-2.0Cuda
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[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention alcança aceleração de 2-5x em comparação com FlashAttention, sem perder métricas de ponta a ponta em modelos de linguagem, imagem e vídeo.

SageAttention tem 3.7k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 495 vezes. SageAttention é escrito principalmente em Cuda. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. SageAttention está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: attention, cuda, efficient-attention, inference-acceleration.

Frequently asked questions

O que é SageAttention?

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention alcança aceleração de 2-5x em comparação com FlashAttention, sem perder métricas de ponta a ponta em modelos de linguagem, imagem e vídeo.

SageAttention é de código aberto?

SageAttention é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

SageAttention é gratuito?

Sim. SageAttention é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está SageAttention?

SageAttention está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem SageAttention está escrito?

SageAttention é escrito principalmente em Cuda.

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