在大型語言模型（LLM）蓬勃發展的當下，運算資源的消耗成為制約其進一步演化的關鍵瓶頸。Deepseek作為中國知名致力於開發開源大型語言模型的人工智慧公司，於2025年2月推出了原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）技術，引起了業界廣泛關注。
這項技術號稱能在維持模型性能的同時，顯著降低計算成本並加速長上下文文本的處理速度。本文將深入探討NSA的核心技術原理、實際性能表現、與現有技術的對比分析，以及對AI領域未來發展的影響，幫助讀者全面了解這項可能改變AI發展軌跡的創新技術。
解密NSA：三路並行的硬體最佳化注意力機制
傳統Transformer模型使用的全注意力機制在處理長序列時面臨著O(n²)的計算複雜度問題，使模型的記憶體和計算需求隨序列長度增加而急劇上升。NSA技術的核心在於通過精心設計的稀疏化策略，大幅降低這些資源消耗。
NSA最獨特的設計在於其採用了由三個並行注意力路徑組成的動態層次稀疏策略：
- 壓縮注意力（Compressed Attention）：將序列分為固定大小的塊（塊長度32，滑動步長16），對塊內標記進行聚合壓縮，提供粗粒度的全局信息，降低全局上下文的計算負擔。
- 選擇注意力（Selected Attention）：在塊級處理中，根據動態選擇機制挑選關鍵標記塊（塊大小64，選擇16個塊，包括1個初始塊和2個局部塊），聚焦於上下文中的重要部分，實現細粒度信息保留。
- 滑動窗口（Sliding Window）：使用固定大小的局部窗口（窗口大小512）處理近鄰標記，確保局部上下文的精確性，補充全局信息的不足。
這三條路徑的共同作用使得總鍵/值對數量遠小於序列長度，在64k序列中，稀疏率可達90%以上，極大降低了計算量。
NSA的另一個技術亮點在於其硬體最佳化設計。與其他稀疏注意力方法不同，NSA使用Triton編寫的自訂核心，相容Tensor Core，並針對現代GPU和TPU的特性進行了深度最佳化。在數據加載方面，NSA實現了查詢、稀疏索引和鍵/值對的高效加載，減少記憶體訪問開銷。同時，NSA還通過計算調度最佳化，充分利用硬體並行性，進一步提升運算效率。
著名科技分析師賴克表示，NSA技術的發布不僅是DeepSeek的一次成功，還可能改變AI算力的競爭格局，因為它能顯著提升長文本處理的效率，並降低訓練成本。這一評價凸顯了NSA技術在硬體資源最佳化層面的突破性意義。
企業系統設計專家Boqiang Liang也強調了NSA的突破性意義：「NSA技術的創新不僅在於算法本身，還在於它與硬體的最佳化結合，這使得AI模型在實際應用中能夠更高效地運行，特別是在處理長上下文任務時。」這一觀點進一步印證了NSA在硬體親和性方面的獨特優勢。
測試結果會說話：NSA降低算力需求的實測表現
NSA的性能優勢是否真如Deepseek宣稱的那樣顯著？來自官方實驗的數據給出了肯定的答案。根據Deepseek發布的實驗結果，NSA在處理不同長度的上下文時均展現出明顯的資源節約和速度提升。
NSA 在不同上下文長度下的性能表現如下：
上下文長度 | 全注意力記憶體 (GB) | NSA 記憶體 (GB) | 前向傳播加速 | 後向傳播加速 | 解碼加速 |
8k | 8 | 2 | 4.0× | 3.5× | 4.5× |
16k | 16 | 2.5 | 6.4× | 4.8× | 7.0× |
32k | 32 | 3.5 | 9.0× | 5.5× | 9.5× |
64k | 64 | 5.6 | 9.0× | 6.0× | 11.6× |
這些數據顯示，NSA 在長上下文任務中顯著降低了記憶體需求，並實現了高效的運算加速。
在記憶體使用方面，當處理8k長度的上下文時，全注意力需要8GB記憶體，而NSA僅需2GB；處理64k長度的上下文時，全注意力需64GB，NSA僅需5.6GB。NSA的記憶體使用量增長曲線遠低於全注意力機制，隨著上下文長度增加，這一優勢更為明顯。
在運算速度方面，NSA也帶來了顯著的加速效果。具體來看，在8k長度上下文處理中，NSA實現了4.0倍前向傳播加速、3.5倍後向傳播加速和4.5倍解碼加速；而在64k長度上下文處理中，這些加速比進一步提升至9.0倍、6.0倍和11.6倍。這些數據清晰地表明，NSA的加速效果隨著上下文長度的增加而更加突出，對於超長文本處理尤為有利。
DeepSeek創辦人兼CEO梁文鋒在NSA技術的論文中提到，這項技術能夠實現高效的長文本建模，並且具備硬體對齊的特性，這將使AI模型在處理長文本時的效率大幅提升，最高可達11.6倍的速度提升。這一數據與實驗結果完全吻合，進一步證實了NSA技術的實際效能。
值得注意的是，NSA不僅在資源使用和速度上表現出色，在模型性能方面也維持了高水準。通過在270B標記的8k長度數據集上進行預訓練，隨後使用YaRN技術擴展至32k上下文，NSA展現出優異的泛化能力和穩定性。實驗證明，NSA在通用語言評估基準、長上下文任務和基於指令的推理等方面均能達到或超越全注意力模型的表現，同時大幅降低資源消耗。
技術優勢：NSA與現有稀疏注意力機制的關鍵差異
與其他稀疏注意力技術（如Longformer或Performer）相比，NSA具有多方面的獨特優勢，主要體現在三個關鍵方面。
首先是技術架構的差異。Longformer使用固定窗口和全局標記的組合方式處理長序列，而NSA採用了更為靈活的多層次動態稀疏策略；Performer依賴於內核近似方法來降低計算複雜度，而NSA則直接操作稀疏塊，這使得NSA在處理長序列時能夠更精確地捕捉關鍵信息。
其次是硬體親和性的差別。與其他主要關注理論加速的稀疏注意力方法不同，NSA特別強調硬體最佳化設計，確保理論上的計算減少能夠真正轉化為實際的速度提升。這種硬體友好的設計使NSA在A100 GPU上實現了顯著的速度提升，尤其在處理長序列文本時，這一優勢更為明顯。其他方法雖然在理論上可以減少計算量，但因未能針對硬體特性進行最佳化，實際加速效果往往遠低於理論預期。
第三是端到端訓練能力的實現。與大多數主要關注推理階段的稀疏注意力方法不同，NSA特別強調訓練階段的效率。通過引入可訓練的操作符實現端到端計算，NSA能夠在預訓練期間對稀疏模式進行有效最佳化，這一特點使其在訓練成本和模型性能之間達到了前所未有的平衡。這種訓練感知的算法設計解決了其他稀疏注意力方法普遍存在的問題——缺乏有效的訓練時支持以充分利用注意力的稀疏模式。
未來視角：NSA對AI領域發展的潛在影響
NSA技術的出現對AI領域具有深遠的影響，尤其是在降低大型語言模型的開發與部署門檻方面。通過顯著降低計算資源需求，NSA可能使更多機構和研究者能夠參與到先進AI系統的開發中，推動AI技術的進一步普及和創新。
從應用場景來看，NSA特別適合需要處理長文本序列的應用場景。在深度推理方面，NSA的高效能使模型能夠處理更長的思考鏈，提高推理質量和深度；在代碼生成領域，NSA使模型能夠理解和生成大規模代碼庫，有效處理代碼間的複雜依賴關係；在多輪對話系統中，NSA能夠有效跟踪長時間對話歷史，提高系統的連貫性和智能水平；在文檔理解與摘要任務中，NSA能夠更好地捕捉文檔的整體結構和關鍵信息。
然而，NSA技術也面臨一些挑戰和爭議。一些批評指出，Deepseek模型存在偏見問題，特別是在涉及中國相關話題時表現出審查傾向；另有關於隱私和安全的擔憂，質疑作為中國公司的Deepseek在數據處理方面的安全性；還有專家認為，對於短上下文任務，全注意力可能因其簡單性而更具優勢，NSA的適用範圍可能有限。
NSA技術代表了稀疏注意力領域的一個重要里程碑，其在效率和性能之間實現的平衡為AI領域的未來發展提供了新的可能性和方向。雖然仍有一些挑戰需要克服，但NSA的創新設計思路——結合硬體特性最佳化算法、實現端到端訓練、採用多層次稀疏策略——無疑將對未來稀疏注意力技術的發展產生深遠影響。