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English(EN) Sparse attention only matters if the systems can preserve the theoretical gains.

MiniMax AI 内核在 Blackwell 上实现稀疏注意力 980 TFLOP/s

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

MiniMax AI 为 Blackwell 平台开发了新的 M3 内核，利用 KV 静态设计来优化长上下文稀疏注意力。该内核旨在克服稀疏注意力模型中数据依赖块选择带来的速度限制。通过每个选定块只读取一次，该系统在 Nvidia 的 B200 硬件上实现了约 980 TFLOP/s 的性能，保持了稀疏注意力的理论收益。 AI

影响 优化长上下文稀疏注意力，可能提高大型语言模型的效率和速度。

排序理由 该条目详细介绍了 AI 模型推理的技术优化，特别是稀疏注意力的新内核设计。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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MiniMax AI 内核在 Blackwell 上实现稀疏注意力 980 TFLOP/s

报道来源 [1]

  1. X — MiniMax AI TIER_1 English(EN) · MiniMax_AI ·

    稀疏注意力只有在系统能够保持理论收益时才重要。

    Sparse attention only matters if the systems can preserve the theoretical gains. @FireworksAI_HQ new M3 kernel on Blackwell uses a KV-stationary design to read each selected block once, reaching ~980 TFLOP/s on a B200. Read the full breakdown below for a closer look at the

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