MiniMax H3용 VC-Attention이 매우 유망하다
원문 제목 — VC-Attention for MiniMax H3 looks very promising
📄 전문 번역
새로운 VC-Attention 논문이 공개되었다.
연구진은 MiniMax H3로 이를 테스트해 1344x768 해상도에서 약 1.6배 빠른 어텐션 성능을 보고했으며, RTX 5090에서는 최대 3.58배의 어텐션 속도 향상을 기록했다.
이 방식은 기존 기법을 대체하는 것이 아니라 PDD나 스텝 축소 방법과 함께 작동할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.
작성자는 아직 공개된 코드를 찾지 못했다며, 구현체를 발견했거나 ComfyUI 통합 소식을 들은 사람이 있는지 물었다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
VC-Attention은 MiniMax H3 테스트에서 1344x768 해상도 기준 약 1.6배, RTX 5090에서 최대 3.58배의 어텐션 속도 향상을 보고한 신규 논문이다. PDD나 스텝 축소 기법을 대체하지 않고 병행할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 다만 공개 코드가 아직 없어 ComfyUI 통합 여부는 불확실하며, 댓글에서는 nvfp4 기반 방식의 손실과 Blackwell 전용성에 대한 우려도 제기되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
구현체를 찾았거나 ComfyUI 통합 소식을 들은 사람이 있나? 아마 Kijai는 이미 작업하고 있을 것이다...
이 방식은 기존 int8 어텐션에 비해 큰 이점이 없어 보인다. 사용된 nvfp4는 더 빠르다 해도 손실이 훨씬 크고 Blackwell 전용일 것이다. 다만 논문에는 이론상 기존 int8 어텐션에 적용해 정확도를 높일 수 있는 아이디어가 일부 있어 자세히 살펴볼 가치가 있을 수 있다.
ChatGPT Astra에게 이것을 만들어 달라고 부탁했다. 지켜보자.
Kijai를 만들라고? LLM이 아직 그 수준에는 이르지 못했다고 본다.
이미 작동하는 버전을 갖고 있으며, 추후 더 테스트할 예정이다.