Stagformer论文 – 并行化Transformer加速推理

Stagformer是一种创新的Transformer架构，通过时间错开（time staggering）技术实现解码过程的并行化，
显著提升推理速度，尤其适合实时AI应用。它在保持模型质量的同时，可实现高达33%的解码加速，
并支持权重共享、有限窗口注意力等特性，适用于语言建模和资源受限环境。

Stagformer的特点:

1. 交错执行：打破层间时间依赖，实现并行处理
2. 并行解码：高达33%的推理加速，保持质量中立
3. 权重共享：降低内存需求，适合资源受限场景
4. 有限窗口注意力：优化长序列处理效率
5. 兼容标准Transformer训练流程

Stagformer的功能:

1. 实时文本生成（如对话系统、自动摘要）
2. 低延迟语言建模任务
3. 移动端/边缘设备AI推理
4. 长序列处理（如文档级文本生成）
5. 需要硬件加速的TPU/GPU应用场景

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