CN118333167B 一种注意力机制计算方法、计算系统及存储介质 （上海交通大学）_第1页
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文档简介

该方法通过优化注意力计算的前向传播和反向23.根据权利要求1或2所述的一种注意力机;35.一种计算机可读存储介质，其特征在于令，计算机执行所述可执行指令时能够实现根据权利要求1_3中任一项所述的注意力机制4练和推理的耗时非常长，如何加速大语言模型的计算过程是关键。现有的大语言模型如Llama2，OPT，GPT的计算过程主要分为预填充(prefill)和解码(decode)两个阶段，在为19.5TFLOPS(每秒一万亿(＝10^12)次的浮点运算)，带宽为1935GB/s，计算访存比为如果将适用于计算访存比较低的GPU的优化技术应用于AMDGPU或其他厂商的计算访存比NVIDIAA100GPU上的利用率约为50但在AMDMI210GPU上的利用率只有30％。经过分56[0046]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构了三种线性变换，将X从k1维度映射到k2维度，其中xeRK,WQ,WK,weRh均为映射7nk1+7nk2化，能够掩盖掉访存所带来的时间开销，减少计算访存比较小的GPU(例如部分AMDGPU芯(dP_YdY)将会导致dP重复调用，dQ＝dS×K计算后立即进行dQ原子加这样的高同步开销操8

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