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无问芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA，加速长文本生成，实现最高8倍吞吐率提升
随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现，其核心的注意力机制（Attention Mechanism）也获得了非常多的关注。 注意力机制会计算一定跨度内输入文本（令牌，Token）之间的交互，从而实现对上下文的理解。 随着应用的发展，高效处理更长输入的需求也随之增长 [1][2]，这带来了计算代价的挑战：注意力高昂的计算成本和不断增长的键值缓存（KV-Cache）代价。- 3
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