Transformer架构凭借其强大的并行处理能力和自注意力机制，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。然而，随着模型规模的扩大和应用场景的多样化，Transformer架构也遭遇了计算效率低下和显存占用过大等挑战。

面对这些挑战，我们是应该继续遵循缩放定律（Scaling Law），通过“暴力堆砌算力”来应对，还是应该选择“精细化算法设计”来优化Transformer架构呢？

DeepSeek在这一问题上探索出了一条精细化算法设计的道路。他们首先从多头注意力（MHA）机制出发，逐步演进到多头潜在注意力（MLA），并最终提出了原生稀疏注意力（NSA）机制。这一系列改进不仅提升了Transformer架构的计算效率，还有效降低了显存占用，为Transformer架构的优化提供了新的思路和方法。

一、注意力机制

注意力机制（Attention）是什么？注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键部分，忽略不相关信息****，从而提高处理效率和准确性的机制。它模仿了人类视觉处理信息时选择性关注的特点。****

当人类的视觉机制识别一个场景时，通常不会全面扫描整个场景，而是根据兴趣或需求集中关注特定的部分，如在这张图中，我们首先会注意到动物的脸部****，正如注意力图所示，颜色更深的区域通常是我们最先注意到的部分，从而初步判断这可能是一只狼。****

一文彻底搞懂深度学习 - 注意力机制（Attention Mechanism）

自注意力机制（Self-Attention）是什么？自注意力机制能够动态地捕捉单一序列中不同位置元素之间的依赖关系********，并根据这些依赖关系生成新的序列表示。

它之所以被称为“自注意力”，是因为它在单一序列中通过计算序列元素之间的相互依赖关系来生成新的特征表示。这与传统的注意力机制有所不同，自注意力机制的查询和键来自同一组元素，即查询和键都是同一序列；而传统注意力机制通常涉及两个序列之间的交互。

一文彻底搞懂深度学习 - 自注意力（Self- Attention）

二、MHA vs MLA vs NSA

一、多头注意力机制（Multi-Head Attention，MHA）

作为Transformer架构的基础组件，MHA机制通过分割输入序列并独立进行自注意力计算，提高了模型对输入序列不同位置信息的关注能力。然而，MHA在处理长序列时存在计算量大、显存占用高等问题。

一文彻底搞懂深度学习 - 多头注意力（Multi-Head Attention）

二、多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention，MLA）

为了优化显存占用，DeepSeek提出了多头潜在注意力机制MLA。MLA通过信息转移和压缩技术，减少了KV缓存的使用，从而降低了显存需求。这种设计在提高推理速度的同时，也保持了一定的模型性能。

MLA通过“潜在向量”来表达信息，避免了传统注意力机制中的高维数据存储问题。利用低秩压缩技术，将多个查询向量对应到一组键值向量，实现KV缓存的有效压缩，使得DeepSeek的KV缓存减少了93.3%。

******三、******原生稀疏注意力机制（Native Sparse Attention，NSA）

为了进一步提升计算效率，DeepSeek提出了原生稀疏注意力机制NSA。NSA通过稀疏KV的方式，减少了不必要的计算量，从而提高了模型的训练和解码速度。这种设计不仅降低了显存占用，还结合了软硬件优化技术，实现了更高效的计算。

NSA将KV进行了“三层级”划分（粗层级、细层级、小窗口层级），并从中有选择性地舍弃掉一部分，达到“稀疏”效果，以提高效率。

NSA不仅优化了软件算法，还优化了硬件Kernel，以配合NSA的稀疏Attention，实现更高效的软硬件编排。-- 传说中的绕开了英伟达的CUDA平台，可调用其他GPU。

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