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Transformer attention
Transformer attention
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FlashSinkhorn求解器加速GPU上的最优输运
研究人员开发了FlashSinkhorn，一种新的GPU加速熵最优输运（EOT）求解器，可显著减少内存输入输出操作。通过重写稳定对数域Sinkhorn更新以模仿Transformer注意力中的归一化过程，FlashSinkhorn实现了融合内核，将数据流经片上SRAM。这种方法在A100 GPU上执行点云OT等任务时，与现有方法相比，前向传播速度提高了32倍，端到端速度提高了161倍。
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能量门控注意力通过优先处理显著性token来增强Transformer模型
研究人员推出了一种名为能量门控注意力（EGA）的新型机制，旨在通过关注谱显著性token来改进Transformer模型。该方法借鉴了流体动力学的原理，优先处理信息密集且拥有不成比例谱能量的token。EGA在TinyShakespeare和Penn Treebank等数据集上实现了显著的验证损失改进，同时参数开销极小，计算成本也无额外增加。