English(EN) Forward and backward benchmark results across common configurations. https://t.co/IHMCZRw9AW

阿里巴巴的 Qwen 发布 FlashQLA，用于高性能线性注意力核函数

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] · 2026-04-29 12:15

阿里巴巴的 Qwen 团队发布了 FlashQLA，这是一套使用 TileLang 开发的新型高性能线性注意力核函数。这些核函数旨在提高大型语言模型中注意力机制的效率。该团队还分享了其 Qwen 模型的基准测试结果，展示了不同配置下的性能。 AI

影响引入了可提高 LLM 推理速度和效率的优化核函数。

排序理由发布了新的高性能核函数和现有模型系列的基准测试结果。

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报道来源 [3]

X — Qwen (Alibaba) TIER_1 English(EN) · Alibaba_Qwen · 2026-04-29 12:16

常见配置的前向和后向基准测试结果。https://t.co/IHMCZRw9AW

Forward and backward benchmark results across common configurations. https://t.co/IHMCZRw9AW
X — Qwen (Alibaba) TIER_1 English(EN) · Alibaba_Qwen · 2026-04-29 12:16

🚀 隆重推出 FlashQLA：基于 TileLang 构建的高性能线性注意力内核。

🚀 Introducing FlashQLA: high-performance linear attention kernels built on TileLang. ⚡ 2–3× forward speedup. 2× backward speedup. 💻 Purpose-built for agentic AI on your personal devices. 💡Key insights: 1. Gate-driven automatic intra-card CP. 2. Hardware-friendly algebraic https…
X — Qwen (Alibaba) TIER_1 English(EN) · Alibaba_Qwen · 2026-04-29 12:15

🚀 隆重推出 FlashQLA：基于 TileLang 构建的高性能线性注意力内核。

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