解读

面试官真正想验证的是：

1. 你是否清楚 Self-Attention 的 O(n²) 复杂度瓶颈 在 8k 长度下带来的显存与延时压力；
2. 能否给出 国产芯片（华为昇腾、寒武纪、燧原）与 CUDA 生态都可用 的工程方案；
3. 是否具备 LLMOps 视角，即局部注意力改动后如何保证微调、推理、监控环节“可回滚、可灰度、可热更新”。
   因此，回答不能只讲“滑动窗口”，而要给出 “算法-系统-业务”三位一体 的落地路径。

知识点

1. 注意力稀疏模式：Sliding Window、Dilated Window、Global+Local、Random Sparse、Blockwise FlashAttn。
2. GPU/国产 AI 芯片内存层次结构：HBM → L2 → Shared Memory/SRAM；计算强度 = 访存量 / 计算量，决定是 Memory-bound 还是 Compute-bound。
3. FlashAttention 的 SRAM 分块思想：把 O(n²) 中间矩阵拆成 O(block²) 子块，在片上完成 Softmax 规约，减少 HBM 读写 7~9 倍。
4. 国产框架适配：MindSpore 的 FlashAttn 算子、Paddle “大模型并行加速库”、OneFlow “Global Tensor” 均支持局部 Mask 注入。
5. LLMOps 风险：局部注意力会损失长程依赖，需 “回退策略”——线上同时部署长上下文与局部模型，通过 Feature Flag + 实时 A/B 指标（首 token 延时、每 token 延时、业务转化率） 决定流量切换。

答案

“在 8k 场景下，我采用 三层递进式局部注意力 方案，把计算量从 O(64M) 降到 O(8M) 以内，同时保证业务指标不下降。

第一步，算法层：

• 使用 Sliding Window Attention（W=256），每层窗口偏移 128，理论计算量降至 8k×256 = 2M；
• 对 任务关键 token（如 Schema、工具调用符） 额外加 Global Token 标记，保证长程依赖；
• 窗口内采用 Dilated 跳跃（d=4），在不增加计算的前提下把感受野扩到 1k+。

第二步，系统层：

• 基于 FlashAttention-2 分块内核，把 SRAM 块大小调到 128×128，HBM 访问量再降 5 倍；
• 在 华为昇腾 910B 上，使用 MindSpore 1.11 的 FlashMask 算子，单卡 8k 长度下 首 token 延时从 2.3 s 降到 380 ms，显存占用 19 GB → 9.4 GB；
• 为了兼容 CUDA 老卡（A100 80G），同步提供 Triton 实现的 BlockSparse kernel，保证同一套代码仓库 双生态编译即运行。

第三步，LLMOps 层：

• 把局部注意力做成 可插拔 Mask 组件，通过 ConfigMap 热更新；
• 线上灰度 5% 流量，对比指标：首 token 延时 < 400 ms、每 token 延时 < 25 ms、业务转化率下降 < 0.5% 才全量；
• 若出现 长程法律条款引用错误，触发 自动回退阈值（P99 延迟 > 600 ms 或投诉率 > 0.3%），5 秒内切换回全局注意力模型，保证 合规安全。

通过这套方案，我们让 70B 模型在 8k 长度下 单卡即可推理，吞吐从 8 req/s 提到 42 req/s，TCO 降低 55%，且 线上零事故运行 3 个月。”

拓展思考

1. 动态窗口：能否让模型自己学窗口大小？可参考 AdaMSS（Adaptive Mixed Sparse Strategy），在 Fine-tune 阶段把窗口宽度变成可学习参数，推理时用结构化剪枝直接输出静态图，兼顾效果与性能。
2. 异构缓存：对于 多轮对话场景，可把 历史 KV-Cache 存到 CPU 内存 + RDMA，局部注意力只算最新 2k token，显存再降 60%；需要评估 PCIe 带宽 vs 重算开销 的临界点。
3. 合规审计：局部注意力可能丢失 合同条款、药典剂量等关键长程信息，需在 LLMOps 里加入“合规探针”——规则引擎 + 向量检索双重校验，一旦检测到关键实体缺失，自动触发全量注意力重算并留痕，满足 中国《生成式 AI 管理办法》可追溯要求。