ATFlash：按 RoPE 波长分窗的注意力剪枝方法

ATFlash 提出按 RoPE 每个频率分量的波长设定注意力距离窗口，对 Qwen2.5-0.5B 和 Llama-3.2-3B 可剪掉 37%–48% 的 query-key 内积项。与滑窗不同，低频分量仍能访问所有 key，剪枝率与输入无关，闭式复杂度随序列长度 N 对数增长。在 LongBench-v2 上 top-1 匹配率保持 96%–98%，输出分布 KL 在 10^-3 nat 量级；RULER、OpenAI-MRCR、LongCodeQA、∞Bench 分数基本不变。移植到 FlashAttention-4 和 FlashInfer 后，RTX PRO 6000 上 Llama 推理最高提速 1.29 倍（128K），Qwen2.5-7B-1M 在 1M token 上下文剪掉 57% 内积项，端到端提速 1.31 倍。