트랜스포머의 계산 비용 문제를 해결하기 위해 제안된 하위 이차 아키텍처 중 하나인 LCSM (Long Convolution Sequence Models)의 추론 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 특히, Hyena와 같은 LCSM의 정확한 추론을 준선형 $O(L\log^2L)$ 시간으로 가속화하는 방법을 제안하며, 메모리 이동 감소와 계산 공유를 위한 타일링 기법을 활용한다. 이는 위치 믹싱 부분의 거의 완전한 병렬화를 가능하게 하며, Hyena에 대한 구현을 통해 최대 $7.8\times$의 end-to-end 성능 향상 및 위치 믹싱 부분에서 $110\times$의 속도 향상을 입증한다.
