JSSA把token级稀疏解码做成免gather:128K上下文下吞吐最高达到全量KV注意力
长上下文解码的瓶颈在反复读取不断增长的KV缓存,稀疏注意力只取其中一部分位置,但token级选择一直难以同时保住精度和延迟。JSSA用共享的查询—键低维子空间给候选token打分,并配一个免gather的索引注意力内核,让每个KV头保留各自选中的token集合。在GQA、混合滑窗/全局注意力和MLA模型上,它离全量KV精度最近;在B200上128K上下文时解码吞吐最高达到全量KV注意力的水平。
长上下文解码的瓶颈在反复读取不断增长的KV缓存,稀疏注意力只取其中一部分位置,但token级选择一直难以同时保住精度和延迟。JSSA用共享的查询—键低维子空间给候选token打分,并配一个免gather的索引注意力内核,让每个KV头保留各自选中的token集合。在GQA、混合滑窗/全局注意力和MLA模型上,它离全量KV精度最近;在B200上128K上下文时解码吞吐最高达到全量KV注意力的水平。
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