主要观点总结
文章主要介绍了Linear Transformer的核心组件Linear Attention的原理，并对实现Linear Attention组件的forward cuda kernel进行了详细解析。文章通过解析三个cuda kernel，分别在不同的数据规模和优化选项下触发，展示了Linear Attention的计算过程，包括加载和存储Q、K、V，计算K*V^T乘积，加载Q值并计算输出，汇总计算结果，存储输出，更新指针和缓冲区等操作。文章还介绍了Linear Attention的目的，即将Self Attention的平方根序列长度级别复杂度降低为线性的复杂度，并给出了Linear Attention的公式解释。
关键观点总结
关键观点1: Linear Attention原理
Linear Attention是为了将Self Attention的复杂度从平方根序列长度级别降低为线性复杂度。
关键观点2: Linear Attention实现
通过解析三个cuda kernel，展示了Linear Attention的计算过程，包括加载和存储Q、K、V，计算K*V^T乘积，加载Q值并计算输出，汇总计算结果，存储输出，更新指针和缓冲区等操作。
关键观点3: cuda kernel调用
根据不同的数据规模和优化选项，文章使用了三个不同的cuda kernel进行Linear Attention的计算，其中包括lmha_kernel和lmha_low_occupancy_kernel。
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