模型
也叫：FA
优化注意力计算的高效推理框架
最近变化
2026-10-05 · 现代LLM几乎全部采用Decoder-only架构（如GPT、Qwen）
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斯坦福LLM课程系统解析Transformer演进与大模型优化技术，覆盖从架构到训练的完整知识体系。
入选理由：现代LLM几乎全部采用Decoder-only架构（如GPT、Qwen）
Helion通过高级DSL和自动调优，使TPU内核开发更高效，性能达838 TFLOPs。
入选理由：Helion生成的TPU内核在flash attention任务中达到838 TFLOPs，接近79%的MFU。
SubQ 是首个基于完全次二次稀疏注意力架构的大型语言模型，其计算成本降低 1000 倍，上下文窗口达 1200 万 token。
入选理由：SubQ 的上下文窗口达到 1200 万 token，是 Opus 的 52 倍。
Y Combinator与Together AI合作建立GPU集群，为初创公司提供更便捷的计算资源，但技术细节和工程实践指导不足。
入选理由：YC与Together AI合作建立首个专用GPU集群，服务8000+客户
与「Flash Attention」经常一起出现的 AI 术语。
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