FlashInfer内核库：利用CUDA Warp-Level Primitives加速级联推理的Attention计算 大家好，今天我们来深入探讨FlashInfer内核库，一个专注于利用CUDA Warp-Level Primitives加速级联推理中Attention计算的优秀工具。在大型语言模型（LLM）的推理过程中，Attention机制是计算密集型的瓶颈之一。FlashInfer通过巧妙地运用CUDA的底层特性，显著提升了Attention计算的效率，尤其是在处理长序列和复杂模型结构时。 1. 背景与挑战 在讨论FlashInfer的具体实现之前，我们先回顾一下Attention机制的基本原理，以及在实际应用中面临的挑战。 Attention机制，本质上是一种加权求和的操作。给定一个Query (Q)，Key (K) 和 Value (V)，Attention的计算过程如下： 计算Q和K之间的相似度，得到一个Attention权重矩阵。常见的相似度度量方式包括点积、缩放点积等。 对Attention权重矩阵进行softmax操作，将其归一化为概率分布。 将归一化后的Atte …
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