1. 大模型稀疏注意力机制概述
稀疏注意力（Sparse Attention）是近年来大语言模型（LLM）领域的重要优化技术，它通过有选择性地计算注意力权重，显著降低了传统Transformer架构中注意力层的计算复杂度。在华为昇腾（Ascend）AI处理器生态中，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了专门的稀疏注意力算子实现（sparseMode），为开发者提供了高效的稀疏注意力计算能力。
传统Transformer的自注意力机制计算复杂度为O(n²)，当序列长度n增大时（如处理长文档或高分辨率图像），计算开销会急剧增加。稀疏注意力通过以下两种核心思路解决这一问题：
- 局部注意力（Local Attention）：每个token只关注固定窗口范围内的邻近token，将全局计算转化为局部计算
- 结构化稀疏模式（Structured Sparsity）：设计特定的注意力模式，如带状（band）、块状（block）或随机稀疏模式
在CANN的ops-nn算子库中，稀疏注意力实现采用了混合稀疏策略，结合了局部注意力和基于内容相似度的动态稀疏选择，在保持模型性能的同时，典型场景下可获得3-5倍的计算加速。
2. 稀疏注意力的数据格式解析
2.1 CANN中的Tensor数据格式
在CANN算子开发中，数据格式（format）定义了多维Tensor各维度的业务语义和物理排布方式。对于稀疏注意力算子，正确设置数据格式至关重要。CANN支持的主要格式包括：
markdown复制| 格式类型 | 维度顺序 | 适用场景 |
|----------------|--------------------|-------------------------|
| ACL_FORMAT_ND | 任意维度 | 通用张量操作 |
| ACL_FORMAT_NCHW | Batch-Channel-Height-Width | 传统CNN模型 |
| ACL_FORMAT_NHWC | Batch-Height-Width-Channel | Te