OpenAI Triton语言实战：编写自定义Fused Attention算子以绕过PyTorch开销 大家好！今天我们来深入探讨如何使用OpenAI Triton语言编写自定义的Fused Attention算子，以此来绕过PyTorch的性能开销，提升深度学习模型的训练和推理效率。 1. Attention机制回顾与PyTorch实现的局限性 Attention机制在Transformer模型中扮演着核心角色，它允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列的不同部分。其基本公式如下： Attention(Q, K, V) = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k)) * V 其中，Q (Query), K (Key), V (Value) 分别代表查询、键和值，d_k是键的维度。 在PyTorch中，我们通常使用torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention函数来实现Attention机制。虽然这个函数经过了优化，但在某些情况下，它仍然存在一些性能瓶颈： kernel launch overhead: PyTorc …