# thu-ml/SageAttention

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thu-ml/SageAttention, dépôt open source à 3 991 étoiles sur GitHub. Carte RC de RepoMasters. \[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight\] Quantized Attention…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [thu-ml](https://repo.masters-masters.com/owners/thu-ml) |
| Étoiles | 3 991 |
| Forks | 546 |
| Langage | [Cuda](https://repo.masters-masters.com/languages/cuda) |
| Licence | Apache-2.0 |
| Création | 2024 |
| Sujets | attention, inference-acceleration, llm, quantization, cuda, triton, video-generation, efficient-attention, mlsys, llm-infra |
| Rang | [RC (2 000 à 4 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/blockbuster) |
| Voir sur GitHub | [thu-ml/SageAttention](https://github.com/thu-ml/SageAttention) |

## Fiche du dépôt

\[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight\] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.

Rang des dépôts qui ont 2 000 à 4 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 3 %. Rareté : Épique.

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Données : GitHub · Illustration : image publique du projet, pixelisée par RepoMasters.