文档摘要

2.3 注意力的计算优化 注意力机制虽然强大，但其计算复杂度随序列长度呈平方增长（O(n²d)），这在处理长序列时成为性能瓶颈。本节将深入探讨各种注意力计算优化技术，从基础的稀疏注意力到前沿的FlashAttention算法，为构建高效的大规模注意力系统提供实用的优化方案。 计算复杂度分析 标准注意力的计算瓶颈 时间复杂度： 标准注意力的主要计算成本来自注意力矩阵的计算： 其中： n是序列长度 d是向量维度 总时间复杂度为O(n²d) 空间复杂度： 需要存储完整的注意力矩阵： 实际影响： 对于n=1000，需要存储1M个注意力权重 对于n=10000，需要存储100M个注意力权重 这限制了模型处理长序列的能力 优化目标 主要目标： 减少计算量：降低时间复杂度 减少内存使用：降低空间复杂度

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