Star-Attention

长序列推理提速，让大模型轻松处理超长文本。

Star-Attention 是一个面向大语言模型长序列推理的高效注意力机制实现。它通过将标准注意力分解为星形拓扑结构，显著降低长序列下的计算和内存开销，从而加速推理并支持更长的上下文窗口。该项目提供 PyTorch 实现，兼容主流 Transformer 架构，旨在解决长文本处理中的性能瓶颈，使开发者能在资源受限环境下部署长上下文模型。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 392
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队NVIDIA
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/NVIDIA/Star-Attention
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型attention-mechanism,large-language-models,llm-inference
GitHub 星标★ 392
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-19 00:00:00
最近更新2026-08-08 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 理论创新：提出星形注意力分解，突破标准注意力二次复杂度限制
  • 实现完整：提供可直接使用的 PyTorch 代码，便于集成到现有模型
  • 针对性强：专攻长序列场景，解决实际部署中的内存和延迟痛点

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 尚未在主流模型上验证广泛兼容性，可能需适配

适用场景

  • 长文档问答与摘要生成
  • 多轮对话中保持长上下文记忆
  • 代码生成与仓库级理解

替代项目

FlashAttention、Longformer、Sparse Transformer

项目介绍

Star-Attention 是基础设施领域的开源项目，由 NVIDIA 开发，2024 年首次发布。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 392。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-08。Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：长文档问答与摘要生成。同类可对比的替代方案包括 FlashAttention、Longformer、Sparse Transformer。

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