InfLLM V2 CUDA实现：专为大规模语言模型优化的两阶段稀疏注意力机制核心。

- 两阶段架构：
- 阶段一：Top-K上下文块选择，基于语义核计算查询与压缩键的相关性得分并聚合（Top-K选择在外部完成）。
- 阶段二：仅对阶段一选出的上下文块执行稀疏注意力计算，支持前向及反向传播。
- 关键特性：
- Token级查询与Block级键值设计，避免训练推理不一致。
- 训练可微的上下文选择，通过优化token级键向量间接更新语义核。
- 兼容多GPU架构（A100/SM80与H100/SM90），支持bfloat16精度。
- 高效内存访问与块稀疏模式，显著降低计算成本。
- 性能优势：
- 对比FlashAttention，InfLLM V2在H100上长序列处理加速最高4.6倍，兼顾前后向计算。
- 安装与使用：
- 需PyTorch 1.12+、CUDA 11.6+、Python 3.7+及Linux环境。
- 支持源码编译安装，主分支支持训练，feature_infer分支支持推理。
- 提供完整CUDA API接口，方便集成与自定义。
- 开源协议：Apache-2.0，欢迎社区贡献与引用。
深入了解与源码👉 github.com/OpenBMB/infllmv2_cuda_impl
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