تحليل الأداء في PyTorch (الجزء 3): الانتباه هو كل ما تحتاج لتحليله
تقوم هذه المقالة بتحليل أداء آليات الانتباه في PyTorch، مقارنة الانتباه الساذج والتحسين الموضعي والخلفيات الخاصة بـ Scaled Dot Product Attention (SDPA). تكشف النتائج أن الخلفية الرياضية لـ SDPA أبطأ من الانتباه الساذج بسبب ضعف استخدام Tensor Core، وإعادة بناء القناع، وزيادة التكلفة الحسابية لـ safe softmax.
PyTorch
NVIDIA
Hugging Face blog29.07 · 23:03

