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本文第一作者为美国东北大学博士生沈轩，研究方向为高效人工智能，专注于在 gpu、移动端、fpga 与 asic 等多种硬件平台上实现大模型的高效部署与加速。第二作者为香港中文大学的韩晨夏，其研究聚焦于计算机体系结构与 ai 系统的高效化设计。 在高质量视频生成任务中，扩散模型已成为主流技术。然而，随着视频时长和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）中的注意力机制计算量急剧上升，成为推理效率的核心瓶颈。这是因为 DiT 通常采用 3D 全局注意...