SparDA:把 KV 选择提前一层,长上下文推理还能这样优化
SparDA是一种面向长上下文大模型推理的新型稀疏注意力机制,通过解耦“选块”与“计算”,用Forecast模块提前一层预测下一层KV访问范围,实现稀疏选择轻量化与跨层KV预取,显著降低显存占用与延迟,在128K上下文下解码加速达1.69倍,精度基本无损。
芯片里的“第二熵增”:三星凭什么卡位AI超级周期?
2026年三星凭HBM4量产引爆AI存储周期,其背后是二十年如一日对DFSS与TRIZ的深度践行:用六西格玛设计锁定工艺稳定性,以TRIZ破解散热与堆叠的物理冲突,将创新从“碰运气”变为可预测的系统工程。