面向 Qwen 系列模型线性注意力的高性能优化实践

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围绕 Qwen 系列大模型的线性注意力机制，相关实践给出了高性能优化方案。线性注意力以线性复杂度替代标准注意力的二次复杂度，是支撑长上下文推理的关键路径，但在实际部署中常受限于算子效率与内存访问开销。

优化重点集中在算子层面：通过融合计算减少中间张量的读写、针对解码阶段的分块与并行策略调整、以及结合硬件特性的访存优化，提升单位算力下的吞吐表现。同时兼顾训练与推理两种场景下不同的计算图特征，避免通用实现带来的额外开销。

对做大模型推理部署的团队而言，这类优化直接关系到长序列场景下的显存占用与首字延迟，是降低服务成本、提升并发能力的实用手段。后续值得关注的是优化方案在不同硬件后端上的可移植性，以及与主流推理框架的集成程度。

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*采集源：InfoQ 中文*