연구진은 비디오 생성 시 발생하는 높은 계산 비용 문제를 해결하기 위해 DFSAttn 프레임워크를 제안했어요. 기존 블록 희소 어텐션 방식의 한계를 극복하고, GPU 효율성을 유지하면서 동적이고 세분화된 희소화를 가능하게 해요.
DFSAttn은 힐베르트 곡선 기반 토큰 재정렬, 계층적 블록 점수, 적응형 비율의 희소 마스크 캐싱을 핵심 디자인으로 포함하고 있어요. 이를 통해 기존 방식 대비 최대 2.1배 속도 향상을 달성했어요.
연구 결과는 DFSAttn이 높은 희소 비율에서도 기존 방식보다 우수한 성능을 보이며, 코드 역시 GitHub에서 공개됐어요.