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SageAttention 是 清华大学 陈键飞团队开发的一种低比特量化注意力机制，主要用于加速大模型推理和训练。以下是其核心技术和应用：
技术特点
- 低比特量化：通过 FP4量化 （4比特）实现推理加速，相比传统 FlashAttention 提速5倍，同时保持精度。
- 可训练性：首次支持8比特训练，在微调任务中保持与全精度注意力相同的结果。
- 模块化设计：支持即插即用，可轻松集成到 PyTorch 、 TensorFlow 等框架中。
应用场景
- 大模型优化：广泛应用于 视频生成 、 自然语言处理 、 推荐系统 等领域，如 HunyuanVideo 、 CogVideoX 等模型。
- 硬件适配：在 英伟达RTX 5090 等GPU上实现高效运算，例如RTX 5090上达到1040万亿次每秒运算（TOPS）。
- 最新进展
2025年6月发布的 SageAttention3 进一步优化了量化策略，采用两级量化方法（先归一化后微缩）和动态调整量化范围，避免块内异常值影响精度。该版本在推理中保持精度优势，同时支持训练加速。
实现了 5 倍相比于 FlashAttention 的即插即用的推理加速（此前的 SageAttention V1/V2/V2++ 分别达到了 2.1，3，3.9 倍的加速效果），比如在 RTX 5090 上，SageAttention3 达到了 1040 TOPS 的速度，甚至是比 RTX 5090 昂贵十几倍的 H100 上使用 Hopper 独有的 FlashAttention3 还要快 1.65 倍！SageAttention3 在多种视频和图像生成等大模型上（包括 HunyuanVideo，CogVideoX，Mochi 和各类图像生成模型）均保持了端到端的精度表现。同时还首次提出可训练的 8 比特注意力（SageBwd）用于大模型的训练加速（注：FlashAttention3 的 FP8 版本也只支持前向传播），在各项微调任务中均保持了与全精度注意力相同的结果。
基础介绍
SageAttention 是一种专门针对 Transformer 注意力机制进行低比特量化（如 8-bit、4-bit）优化的算法库，目的在于以更低的计算资源、更小的模型延迟，同时保持精度与 FlashAttention、xFormers 等高性能库相当或更优。
SageAttention（v1）
SAGEATTENTION: ACCURATE 8-BIT ATTENTION FOR PLUG-AND-PLAY INFERENCE ACCELERATION, ICLR2025,
- 对k进行平滑（减去均值），在提升精度的同时增加不到0.2%的效率开销。
- 提出了自适应量化。总共设置了4种不同的sageattn，
（1）对q,k使用per-block或者per-token量化、
（2）SAGEAttn-B对于鄋的模型已经足够准确，同时能够实现2x的加速。SAGEAttn-vB在模型的模型层同样也准确同时比SAGEAttn-B快4%。因此，我们使用各种输入来测试模型每层的SAGEAttn-vB的余弦相似度。然后，我们将选择余弦相似度大于99.8%（SAGEAttn-B的最低相似度）的那些层为SAGEAttn-vB，而其他层则留给SAGEAttn-B。
最终实现比FlashAttention2快2x的加速比。
SageAttention 2
SageAttention2: Efficient Attention with Thorough Outlier Smoothing and Per-thread INT4 Quantization,
- 在线程级别对矩阵(Q,K)进行量化，并将(P,V)量化为FP8。
- 提出了一种平滑Q的方法，以提高QK⊤的准确性。（从图中可以看到q,k,v均有一个平滑操作）。
- 第三，提出了一种两级累积策略，以增强FP8-PV的准确性。
- SageAttention2的速度比FlashAttention2和xformers快大约3倍和4.5倍。此外，SageAttention2在Hopper GPU上与FlashAttention3（fp8）的速度相匹配，但提供显著更高的准确性。
SageAttention 2++
SageAttention2++: A More Efficient Implementation of SageAttention2,
在 v2 基础上将PV的累加修改为fp16，实现比FlashAttention2快3.9×的推理效率，同时精度几乎无损。
SageAttention 3
SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training,
设计了SageAttention3，这是第一个用于推理加速的mxFP4注意力，在RTX5090上达到了1038 TOPS，比RTX5090上最快的FlashAttention快5倍。实验表明，SageAttention3能够加速各种模型，而不会造成端到端质量指标的降低。
其次，引入了第一个可训练的8位注意力（SageBwd），用于训练加速，并探讨其在训练任务中的可行性。我们发现8位注意力在微调任务中能够实现无损性能，但在预训练任务中目前有一些限制。
