🚀 原生稀疏注意力的崛起：DeepSeek 的 NSA 技术如何改变 LLM 长文本建模游戏规则

在 AI 世界的风云变幻中，马斯克的 Grok3 刚刚掀起一阵热潮，而 Sam Altman 还在犹豫是否要开源时，DeepSeek 的研究团队却抢先一步，发布了一项令人瞩目的研究成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）。这项技术不仅硬件友好，还能在长文本建模中实现效率与性能的双赢，堪称 LLM（大语言模型）领域的又一里程碑。

梁文锋，DeepSeek 的 CEO，同时也是这篇论文的联合作者，用实际行动向世界证明：真正的技术领导者不仅能管理企业，还能站在研究的最前沿。这篇论文的发布，不仅让 DeepSeek 成为行业焦点，更让人们惊呼：「这才是真正的 OpenAI！」

接下来，让我们一起深入探讨这篇论文的核心内容，看看 NSA 技术是如何重新定义长文本建模的。

🌌 长文本建模的挑战：从理论到现实的鸿沟

近年来，长文本建模的重要性愈发凸显。无论是深度推理、代码库生成，还是多轮对话，AI 模型都需要具备处理超长序列的能力。例如，OpenAI 的 o-series 模型、DeepSeek-R1，以及 Google 的 Gemini 1.5 Pro，都展示了在处理长文本时的巨大潜力。

然而，传统的 Attention 机制却成为了长文本建模的「拦路虎」。Attention 的计算复杂度随着序列长度的增加呈平方级增长$O(n^2)$，这意味着当序列长度达到数万甚至数十万时，计算成本和延迟会急剧上升。如何在不牺牲模型性能的前提下，提升长文本处理的效率，成为了 LLM 发展的关键问题。

🧩 稀疏注意力的出现：从瓶颈到突破

稀疏注意力的核心思想是：并非所有的 Token 都需要彼此交互。通过选择性地计算关键的 Query-Key 对，可以显著降低计算量，同时保留模型的性能。然而，现有的稀疏注意力方法在实际应用中仍面临诸多挑战，比如推理效率的「假象」和训练阶段的「盲点」。DeepSeek 的 NSA 技术正是在这一背景下应运而生，为稀疏注意力带来了全新的解决方案。

🧠 NSA 的核心创新：动态分层稀疏与硬件优化的完美结合

DeepSeek 提出的 NSA 技术，结合了算法创新与硬件优化，为长文本建模带来了前所未有的效率和性能提升。其核心亮点可以归纳为以下两点：

1️⃣ 动态分层稀疏策略：全局与局部的完美平衡

NSA 采用了一种动态分层的稀疏策略，通过结合粗粒度的 Token 压缩和细粒度的 Token 选择，实现了全局上下文感知与局部信息精确性的兼顾。

粗粒度的 Token 压缩：将大块的 Token 聚合为更紧凑的表示，捕获全局模式。
细粒度的 Token 选择：从序列中选择最重要的 Token，保留关键的局部信息。

这种分层设计不仅减少了计算量，还能有效避免信息丢失，使模型在处理长序列时既高效又精准。

2️⃣ 两大关键创新：硬件友好与训推一体化

💻 算术强度平衡的算法设计与硬件优化

NSA 的算法设计充分考虑了现代硬件的特性，通过优化算术强度（Arithmetic Intensity），实现了计算与内存访问的平衡。其专为 GPU Tensor Core 设计的内核（Kernel）能够最大化硬件利用率，显著提升计算速度。

🏋️‍♀️ 端到端可训练

与许多稀疏注意力方法仅在推理阶段应用不同，NSA 支持端到端训练。这意味着它不仅能在推理阶段高效运行，还能在预训练过程中减少计算量，同时保持甚至提升模型性能。

📊 实验结果：性能与效率的双重胜利

DeepSeek 的实验结果令人惊艳！在通用基准测试、长文本任务和指令推理方面，使用 NSA 预训练的模型性能不仅没有下降，反而超越了 Full Attention 模型。

🚀 速度提升：最高达 11.6 倍

在处理 64k 长度的序列时，NSA 在解码、前向传播和反向传播等各个阶段都实现了显著的速度提升，最高可达 11.6 倍！这充分证明了 NSA 在模型生命周期各个阶段的效率优势。

阶段	速度提升倍数
解码	9.0×
前向传播	6.0×
反向传播	11.6×

🏆 性能提升：全面超越 Full Attention

在多个任务上的表现中，NSA 不仅保持了 Full Attention 的性能，还在许多关键任务上实现了超越。例如，在长文本任务和复杂推理任务中，NSA 的表现尤为突出。

🤔 现有稀疏注意力方法的局限性：NSA 如何解决？

论文还深入分析了现有稀疏注意力方法的局限性，并针对这些问题提出了 NSA 的解决方案。

1️⃣ 推理效率的「假象」

许多方法虽然在理论上实现了稀疏计算，但在实际推理中提升有限。这主要是因为：

阶段限制的稀疏性：例如，有些方法只在自回归解码时应用稀疏性，但在预填充阶段仍需要大量计算。
与先进 Attention 架构的不兼容性：一些方法难以适配现代高效解码架构（如 MQA 和 GQA），导致内存访问瓶颈依然存在。

2️⃣ 可训练稀疏性的「神话」

许多方法忽略了训练阶段的稀疏性，导致：

性能退化：后验应用稀疏性可能导致模型偏离预训练的优化轨迹。
训练效率低下：例如，Token 粒度的选择策略可能导致非连续的内存访问，影响硬件利用率。

🧩 NSA 的核心组件：分层稀疏，逐层优化

为了克服上述局限性，NSA 架构采用了分层 Token 建模，并通过三个并行的注意力分支处理输入序列：

压缩注意力（Compressed Attention）：处理粗粒度的模式，通过压缩 Token 块捕获全局信息。
选择注意力（Selected Attention）：处理重要的 Token 块，选择性地保留细粒度的信息。
滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）：处理局部上下文信息。

这三个分支的输出通过一个门控机制进行聚合，同时 NSA 的硬件优化内核设计确保了其高效性。

🔮 未来展望：NSA 的潜力与应用

DeepSeek 的 NSA 技术不仅为长文本建模带来了新的突破，还为稀疏注意力领域提供了全新的思路。其硬件友好设计和训推一体化特性，使其在实际应用中更具优势，有望加速下一代 LLM 在长文本处理领域的落地。

未来，我们期待看到更多基于 NSA 技术的创新应用，例如：

更高效的代码生成与调试工具。
支持超长文档分析的智能助手。
在科研、教育等领域的长文本推理任务。

🎉 写在最后：DeepSeek 的技术领导力

梁文锋作为 DeepSeek 的 CEO，同时也是这篇论文的联合作者，展现了技术领导者的真正风采。他不仅引领团队发布了这一重量级研究成果，还亲自参与了最前沿的研究工作。这种兼具管理能力与技术深度的领导力，无疑为 DeepSeek 的未来发展奠定了坚实基础。

网友们纷纷感叹：「这才是真正的 OpenAI！」 DeepSeek 的 NSA 技术，或许正是开启 LLM 长文本建模新时代的钥匙。

参考文献：

Yuan, J. , Gao, H., Dai, D., et al. (2025). Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention. ✅arXiv preprint arXiv:2502.11089v1.
Vaswani, A. , Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. ✅Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Zaheer, M. , Guruganesh, G., Dubey, K. A., et al. (2020). Big Bird: Transformers for Longer Sequences. ✅Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).