别只知道 FlashAttention:带你算算 Attention 算子在不同 QKV 维度下的显存读写比例。
别只知道 FlashAttention 的效果好,理解其背后的原理——解决显存带宽瓶颈——对于优化深度学习模型至关重要。标准 Self-Attention 机制在序列长度 $L$ 较大时,其性能瓶颈并非是计算量(FLOPs),而是显存的读写...
别只知道 FlashAttention 的效果好,理解其背后的原理——解决显存带宽瓶颈——对于优化深度学习模型至关重要。标准 Self-Attention 机制在序列长度 $L$ 较大时,其性能瓶颈并非是计算量(FLOPs),而是显存的读写...
在构建灵活的深度学习模型时,我们经常需要创建自定义 Layer(层)或 Model(模型)。然而,这些自定义组件内部的权重(例如,全连接层中的 W 矩阵)往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...
随着大模型和高级嵌入模型的普及,例如从使用 768 维度的 text-embedding-ada-002 转向 1536 维度甚至更高的模型,AI 基础设施工程师面临一个核心挑战:向量维度(D)的增加对检索性能的影响是否是线性的? 本文将深...