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闪存注意力笔记
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
闪存注意力介绍了深度学习中训练速度的两大限制：内存和计算。通过分块计算Q、K、V，避免存储大规模softmax中间矩阵，从而提高内存效率。这一方法加速模型训练，提升长序列任务的质量，且在速度和内存效率上优于现有方法。
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关键要点
- 深度学习训练速度受限于内存和计算两大瓶颈。
- 通过分块计算Q、K、V，避免存储大规模softmax中间矩阵，提高内存效率。
- 该方法加速模型训练，提升长序列任务的质量。
- 闪存注意力在速度和内存效率上优于现有方法。
- 闪存注意力的算法具有更高的FLOP计数，但由于减少了内存访问，仍然更快。
- 作者的目的是通过分块方法使内存受限的网络更高效和更快。
- 新方法的关键是使用分块避免存储大型softmax注意力矩阵。
- 可以根据内存受限或计算受限的情况使用分块方法进行权衡。
- 推荐阅读的参考文献包括《Reformer: The Efficient Transformer》和《Rethinking Attention with Performers》。
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