执行摘要

• 一句话：新增HiSparse分层稀疏注意力功能的使用文档和配置指南。
• 推荐动作：建议文档维护者和使用HiSparse功能的工程师阅读此PR，以了解功能细节和配置方法。对于代码工程师，此PR无需精读，但可以作为文档示例参考或了解新功能背景。

功能与动机

从PR标题和新增文档内容推断，HiSparse是一个新功能，需要文档来指导用户使用。文档中说明HiSparse用于减少GPU内存消耗并提高解码并发性，特别是针对使用DeepSeek Sparse Attention架构的模型（如DeepSeek-V3.2、GLM-5），以支持长期上下文LLM推理。

实现拆解

实现方案主要包括：1) 新增docs/advanced_features/hisparse_guide.md文件，提供HiSparse的完整指南，涵盖简介、设计、服务器参数和配置；2) 修改docs/basic_usage/deepseek_v32.md文件，添加对HiSparse的引用和简要说明，确保文档一致性。

关键文件：

• docs/advanced_features/hisparse_guide.md（模块 documentation）: 新增的HiSparse完整指南，包含设计、工作流程、服务器参数和配置说明，是用户使用该功能的核心文档。
• docs/basic_usage/deepseek_v32.md（模块 documentation）: 更新DeepSeek-V3.2文档以引用HiSparse指南，确保文档一致性和用户易用性。

关键符号：未识别

评论区精华

review评论中，Fridge003指出文档中模型名称应为'Deepseek-V3.2'而不是'DeepSeek v3'，作者hzh0425回复已更新；ShangmingCai建议未来当支持更多后端和kvcache数据类型时，可将此文档添加到docs/index.rst中。讨论焦点在于文档准确性和未来维护。

• 模型名称更正 (correctness): 作者hzh0425回复'yes, updated'，表示已修复此错误。
• 未来文档更新建议 (documentation): 无立即行动，作为未来计划，团队可在相关功能扩展时跟进。

风险与影响

• 风险：风险较低，主要涉及文档准确性：如果文档描述错误（如模型名称、配置参数），可能导致用户配置不当或误解功能。具体文件hisparse_guide.md中关于技术细节需要确保正确。此外，文档的完整性可能不足，但ShangmingCai的评论已指出未来更新点，风险可控。
• 影响：对用户：提供了HiSparse功能的使用指南，有助于用户优化长期上下文LLM推理的内存和并发性，特别是针对DeepSeek稀疏注意力模型。对系统：无直接代码变更，不影响运行时性能。对团队：完善了文档库，提高了功能可发现性和易用性。影响程度：中等，因为文档对功能推广和用户采用至关重要。
• 风险标记：文档准确性风险, 未来维护需求

关联脉络

• 暂无明显关联 PR