大規模言語モデル（LLM）が現代のAIアプリケーションで広く利用されるようになり、チャットボットやコードジェネレーターなどのツールはこれらのモデルの能力に依存しています。しかし、それに伴い、推論過程における効率性の問題もますます顕著になっています。特に、FlashAttentionやSparseAttentionなどのアテンションメカニズム処理において、多様なワークロード、動的な入力パターン、GPUリソースの制限に直面すると、力不足になりがちです。これらの課題に加え、高レイテンシとメモリボトルネックも問題となっています。