什么是NSA（原生稀疏注意力）

NSA（原生稀疏注意力）是一种新型的注意力机制，旨在解决长文本处理中的计算效率问题。其核心思想是通过动态分层稀疏策略，结合粗粒度的Token压缩和细粒度的Token选择，实现对全局上下文的高效理解，同时保留局部精确性。此外，NSA还通过硬件对齐优化和端到端训练支持，显著提升了模型的性能和效率。

NSA架构的主要特点：

1. 分层Token建模：
   • 压缩注意力（Compressed Attention） ：处理粗粒度模式，通过压缩Token块来捕获全局信息。
   • 选择注意力（Selection Attention） ：处理重要的Token块，选择性地保留细粒度的信息。
   • 滑动窗口注意力（Sliding Window Attention） ：处理查询Token与其相邻Token之间的关系，使模型能敏感地捕捉细节和依赖关系。
2. 硬件对齐优化：
   • NSA在GPU的Tensor Core特性下设计了高效的计算内核，加速了64k长度序列的编码、解码和正向传播过程。
   • 通过算术强度平衡的算法设计和硬件友好的实现，最大化了稀疏注意力的效率。
3. 端到端训练支持：
   • NSA支持从预训练到推理的全流程训练，减少训练成本，同时保持模型性能。
4. 性能提升：
   • 在通用理解、长文本任务和基于指令的推理方面，NSA在某些情况下达到了或超越了全注意力模型的表现。
   • 与传统的全注意力机制相比，NSA显著降低了计算成本，提升了模型能力。

相关论文地址：

DeepSeek团队于2025年2月18日发布了《原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》（Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention）的技术论文。该论文详细介绍了NSA架构的设计和实验结果。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.11089.pdf 。

总结：

NSA作为一种创新的注意力机制，通过算法和硬件的优化，显著提升了长文本处理的效率和性能。其在多个基准测试中表现出色，并为未来AI模型的发展提供了新的方向。相关论文已发表在国际学术平台上，供研究者参考和进一步探索