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本文深入解析DeepSeek-V3.2的DSA稀疏注意力机制如何突破Transformer效率瓶颈。通过闪电索引器、细粒度token选择和MLA框架三重设计，该技术将128K长文本推理速度提升3倍，API成本降低50%，并实现与国产GPU生态的深度适配。TileLang语言开发的算子使昇腾等国产芯片获得原生支持，为AI算力自主化提供关键技术支撑。
本文针对大模型在 AMD 显卡上的显存瓶颈，提出利用 TileLang 优化算子的解决方案。通过重构 Attention 机制的数据布局与分块策略，显著降低显存占用并提升推理吞吐量，助力开发者在非 NVIDIA 平台上高效部署长序列大模型应用。
