在当前全球AI竞赛转向“硬核创新”的关键时刻，DeepSeek发布了一项可能改变游戏规则的技术——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）机制。这项由梁文锋亲自参与的研究成果，结合了算法创新和硬件优化，旨在解决长上下文建模中的计算瓶颈。NSA不仅将大语言模型处理64k长文本的速度提升了最高11.6倍，还在通用基准测试中实现了性能反超传统全注意力模型。
NSA技术的核心创新
NSA的核心在于三项关键创新：动态分层稀疏策略、算术强度平衡设计和端到端可训练。动态分层稀疏策略通过结合粗粒度Token压缩和细粒度Token选择，兼顾全局上下文感知和局部信息精确性。算术强度平衡设计针对现代硬件进行了优化，显著提升了计算速度。端到端可训练支持端到端训练，减少了预训练计算量，同时保持了模型性能。
NSA的架构与工作原理
NSA架构采用了分层Token建模，通过三个并行的注意力分支处理输入序列：压缩注意力、选择注意力和滑动窗口注意力。压缩注意力通过压缩Token块来捕获全局信息，处理粗粒度的模式；选择注意力处理重要的Token块，选择性地保留细粒度的信息；滑动窗口注意力处理局部上下文信息。这三个分支的输出通过一个门控机制进行聚合。为了最大化效率，NSA还专门设计了硬件优化的Kernel，确保在不同硬件平台上都能高效运行。
实验结果与性能提升
根据DeepSeek发布的实验数据，NSA技术在多个方面展现了卓越表现。在通用基准测试、长文本任务和指令推理方面，使用NSA预训练的模型性能不仅没有下降，反而超越了Full Attention模型。更重要的是，在处理64k长度的序列时，NSA在解码、前向传播和反向传播等各个阶段都实现了显著的速度提升，最高可达11.6倍。这证明了NSA在模型生命周期各个阶段的效率优势。
NSA的硬件友好设计
NSA采用了Triton而非英伟达专用库和框架，这使得它能够调用CUDA以及其他计算平台的框架，如AMD的ROCM，甚至是国产计算卡。这种设计降低了浮点算力和内存占用门槛，为更广泛的开源适配做好了准备。这也意味着DeepSeek在模型研发阶段就考虑到了未来适配更多类型计算卡的需求，为更普遍的应用铺平了道路。
与xAI的Grok3对比
与DeepSeek形成鲜明对比的是，xAI选择了另一条道路：对工程规模的极致追求。Grok3使用了20万块GPU集群，而未来的Grok4更是计划使用百万块GPU、1.2GW的集群。这种“财大气粗”的做法虽然短期内实现了对之前SOTA模型的反超，但其投入产出比并不理想。相比DeepSeek V3，xAI以50倍的成本仅实现了30%的性能提升。这表明，单纯在预训练阶段投入巨额算力，其收益可能不如预期，将资源投入到RL（强化学习）后训练阶段可能更为划算。
总结
DeepSeek的NSA技术为长文本建模带来了新的突破，不仅在性能上超越了传统的Full Attention模型，更在效率方面实现了显著提升。NSA的硬件友好设计和训推一体化特性，使其在实际应用中更具优势，有望加速下一代LLM在长文本处理领域的应用落地。未来，随着NSA逐步整合到DeepSeek的模型训练中，其基座模型的能力有望实现显著提升。
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