近日，DeepSeek公司推出了一项名为Native Sparse Attention的创新算法技术，旨在加速传统的二次Attention计算。该技术通过硬件对齐和原生可训练的稀疏Attention机制，实现了高达11倍的计算速度提升，同时保持了整体性能的稳定。这一突破性进展为大规模语言模型（LLM）的训练和推理提供了新的可能性，尤其是在处理长序列数据时，能够显著降低计算资源的消耗。DeepSeek表示，Native Sparse Attention技术的核心在于其高效的稀疏矩阵计算和硬件优化设计，使其能够更好地适应现代GPU和TPU架构。未来，该技术有望在自然语言处理、计算机视觉等领域得到广泛应用。