Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention这篇论文提出了NSA（Native Sparse Attention），这是一种原生可训练的稀疏注意力机制，旨在解决长文本建模中传统注意力机制计算成本过高的问题。NSA 的创新点主要体现在以下几个方面：
1.动态分层稀疏策略
NSA 采用了一种动态分层的稀疏策略，结合了粗粒度的 Token 压缩和细粒度的 Token 选择：
• 粗粒度 Token 压缩：通过将连续的 Token 聚合成块级表示，捕获全局模式，减少计算负担。
• 细粒度 Token 选择：从序列中选择最重要的 Token，保留关键的局部信息。
这种分层设计不仅减少了计算量，还能有效避免信息丢失，使模型在处理长序列时既高效又精准。
2.硬件对齐的系统设计
NSA 的算法设计充分考虑了现代硬件的特性，通过优化算术强度（Arithmetic Intensity），实现了计算与内存访问的平衡：
• 算术强度平衡：通过优化算法设计，确保计算过程中的内存访问连续性和计算并行性，最大化 GPU 的 Tensor Core 利用率。
• 硬件友好的内核实现：NSA 专为 GPU Tensor Core 设计的内核能够显著提升计算速度。
3.端到端可训练
与许多仅在推理阶段应用的稀疏注意力方法不同，NSA 支持端到端训练：
• 端到端训练支持：NSA 不仅能在推理阶段高效运行，还能在预训练过程中减少计算量，同时保持甚至提升模型性能。
• 可微的稀疏门控机制：避免了传统稀疏方法中不可导的掩码操作，使得稀疏模式能够在端到端的训练中自适应调整。
4.滑动窗口机制
NSA 引入了滑动窗口机制，专门处理局部上下文信息，避免模型过度依赖局部模式。这一设计使得模型在处理长文本时能够更好地平衡全局和局部信息。
5.显著的性能提升
实验结果表明，NSA 在多个基准测试中表现优于或接近全注意力模型，尤其是在长文本任务和推理任务中表现出色：
• 在处理 64k 长度的序列时，NSA 在解码、前向传播和反向传播阶段均实现了显著的加速（最高达 11.6 倍）。
• NSA 在训练和推理阶段均展现出显著的加速效果，尤其是在长序列处理中。
6.广泛的应用前景
通过高效的长序列处理能力，NSA 使模型能够直接处理整本书籍、代码仓库或多轮对话（如千轮客服场景），扩展了大语言模型在文档分析、代码生成、复杂推理等领域的应用边界。
这些创新点使得 NSA 成为一种高效且实用的长文本建模解决方案，为大语言模型的未来发展提供了新的方向。
