教程讲解 Transformer 推理的快速注意力内核与算子融合
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教程讲解 Transformer 推理的快速注意力内核与算子融合
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AI 综述
Machine Learning Mastery 发布教程，讲解 Transformer 推理中的快速注意力内核与算子融合，用 PyTorch 和 vLLM 提供可运行示例，涵盖 SwiGLU 融合、通过 scaled_dot_product_attention 调用 FlashAttention 或 cuDNN 后端，以及 block_size 为 16 的分页 KV cache。 教程还涉及 CUDA Graphs 与 torch.compile 对重复推理步骤的影响，运行示例需要与驱动匹配的 CUDA 版 PyTorch 构建，运行代码可能下载模型检查点、占用磁盘空间。
AI 根据报道生成 · 7 小时前更新
最新进展11月13日 01:01
算子融合与快速注意力内核实践教程：从 FlashAttention 到 torch.compile 与 CUDA Graphs报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- Machine Learning Mastery算子融合与快速注意力内核实践教程：从 FlashAttention 到 torch.compile 与 CUDA Graphs
教程讲解 Transformer 推理中的快速注意力内核与算子融合，用 PyTorch 和 vLLM 可运行示例演示 SwiGLU 融合、scaled_dot_product_attention 调用 FlashAttention 或 cuDNN 后端，以及 block_size 为 16 的分页 KV cache。
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