当前人工智能模型在处理长序列任务时面临着根本性的计算瓶颈。无论是分析完整的法律文档、处理大型代码仓库，还是进行长篇对话，现有模型都受到Transformer架构中注意力机制的限制——其计算复杂度随序列长度呈二次增长（
O(N²)
），导致计算和内存需求超出可承受范围。
简单的O(N²)注意力机制，为简化起见未包含维度大小的计算成本；实际上Q.K^T和权重V需要与维度d相乘
原生稀疏注意力（Native Sparse Attention，NSA）是DeepSeek-AI团队开发的框架，专门针对这一挑战设计。NSA不仅是现有技术的渐进式改进，更代表了一种范式转变。该方法将直观的算法设计与深度硬件优化相结合，在保持模型性能的同时实现了显著的效率提升，并获得了ACL 2025年度奖项。
本文将深入分析NSA的架构设计，通过详细的示例、可视化展示和数学推导，构建对其工作机制的全面理解，从高层策略到底层硬件实现均有涉及。
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