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MiniMax open source bibliothèque d'attention exclusive Blackwell, le poids M3 prévu pour ce vendredi

MeNews
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Création du résumé en cours
ME AI Message, selon le suivi Beating, le responsable des relations développeurs de MiniMax Ryan Lee a annoncé que la bibliothèque d'attention haute performance MiniMax Sparse Attention (MSA) pour GPU NVIDIA Blackwell (SM100) est désormais open source, sous licence MIT. Ryan Lee a également indiqué que les poids de MiniMax-M3 devraient être publiés ce vendredi. MSA a été appliqué à l'inférence de contexte de millions de tokens de MiniMax-M3, en filtrant les blocs KV les plus pertinents dans chaque groupe GQA, ne calculant l'attention que sur les blocs sélectionnés. La publication montre qu'à un contexte de 1 million de tokens, par rapport à un GQA dense configuré de la même manière, MSA peut réduire la charge de calcul de l'attention de 28,4 fois, et réaliser une accélération de 14,2 fois pour le pré-remplissage et de 7,6 fois pour le décodage sur GPU H800. La version open source intègre dans le même package Python deux implémentations : C++ JIT et CuTe-DSL, tout en fournissant des kernels d'attention FlashAttention dense et Sparse Top-k Attention, supportant plusieurs formats de précision tels que BF16, FP8, NVFP4 et FP4. Actuellement principalement déployé sur GPU NVIDIA Blackwell (SM100). (Source : BlockBeats)
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