NaiveCausalAttention

PyTorch 性能分析指南剖析 Transformer 注意力机制

这篇博客文章是关于 PyTorch 性能分析系列文章的第三篇，详细介绍了如何分析 Transformer 模型中注意力机制的性能。它将注意力算法分解为其核心 PyTorch 操作，例如矩阵乘法、缩放、掩码和 softmax。通过使用 PyTorch 的性能分析器，开发人员可以可视化这些操作，识别性能瓶颈，并理解 GPU 上的执行流程，包括意外的内存复制。