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streaming multiprocessor
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GPU术语表：硬件、软件和性能详解
本条目是一个术语表，定义了与图形处理单元（GPU）及其架构相关的术语。它涵盖了流式多处理器、着色器核心和矩阵核心等硬件组件，以及CUDA编程模型和编译器实用程序等软件方面。该术语表还深入探讨了性能指标和潜在瓶颈，为理解GPU技术提供了全面的参考。
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NumPy实现Flash Attention展示出显著的内存节省
本文详细介绍了如何从零开始使用NumPy实现Flash Attention。Flash Attention通过避免物化占用大量内存的大型N×N注意力分数矩阵来优化Transformer模型。通过将计算分块并放入快速片上SRAM中，它极大地减少了内存使用量，在8192个token的序列长度下实现了8128倍的节省。