一篇新的研究论文详细介绍了一种使用数组数学（MoA）优化 Transformer 注意力推理的方法。该论文提出了四种内存高效的构件，包括一种代数消除了 K^T 缓冲区的单查询解码 DNF，实现了特定的 DRAM 流量结果。它还引入了一个具有精确浮点运算的 C/OpenACC GPU 内核和一个具有高效追加操作的多步 KV 缓存。此外，该研究推导出了分组查询注意力（GQA）和多查询注意力（MQA）以减少 KV 流量，所有方法均已通过 PyTorch 的 scaled_dot_product_attention 进行验证。 AI
影响 优化 Transformer 模型的推理，可能带来更快、更内存高效的 AI 应用。
排序理由 详细介绍优化 AI 模型推理新方法的论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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