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原標(biāo)題：新PyTorch API：幾行代碼實(shí)現(xiàn)不同注意力變體，兼具FlashAttention性能和PyTorch靈活性
關(guān)鍵字：注意力,變體,內(nèi)核,性能,因果
文章來源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
編輯：陳陳用 FlexAttention 嘗試一種新的注意力模式。理論上，注意力機(jī)制就是你所需要的一切。然而在實(shí)際操作中，我們還需要優(yōu)化像 FlashAttention 這樣的注意力機(jī)制的實(shí)現(xiàn)。
盡管這些融合的注意力機(jī)制大大提高了性能，且支持長上下文，但這種效率的提升也伴隨著靈活性的喪失。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員來說，這就像是一種「軟件彩票」—— 如果你的注意力變體不適合現(xiàn)有的優(yōu)化內(nèi)核，你將面臨運(yùn)行緩慢和 CUDA 內(nèi)存不足的困境。
一些注意力變體包括因果注意力、相對(duì)位置嵌入、Alibi、滑動(dòng)窗口注意力、PrefixLM、文檔掩碼、不規(guī)則張量、PagedAttention 等。更糟糕的是，人們通常希望將這些變體組合在一起！比如滑動(dòng)窗口注意力 + 文檔掩碼 + 因果注意力 + 上下文并行，又比如 PagedAttention + 滑動(dòng)窗口的組合。
下圖左側(cè)代表了當(dāng)今的現(xiàn)狀 —— 一些掩碼 + 偏置 + 設(shè)置的組合已經(jīng)有現(xiàn)成的內(nèi)核實(shí)現(xiàn)。然而，各種選項(xiàng)的添加會(huì)導(dǎo)致設(shè)置呈指數(shù)級(jí)增長。更糟糕的是，這種方式不會(huì)支持新的注意力變體。為了徹底地解決這個(gè)超立方體問題，PyTorch 團(tuán)隊(duì)引入了

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