主要观点总结
本文主要介绍了通过修改SelfAttention的执行逻辑来节省大量的激活值显存开销的方法，该方法来自于一篇谷歌发布的论文。文章详细描述了SelfAttention固定激活值显存分析和优化过程，包括显存优化的具体步骤和实现的伪代码。
关键观点总结
关键观点1: SelfAttention显存优化背景
文章介绍了SelfAttention在模型中的重要作用以及其在显存开销方面的问题，指出谷歌的一篇论文提供了一种巧妙的解决方案。
关键观点2: SelfAttention固定激活值显存分析
文章详细分析了SelfAttention中的激活值显存使用情况，指出当模型结构固定时，激活值与某些参数线性相关。
关键观点3: 显存优化方法
文章介绍了一种通过修改Softmax计算和SelfAttention计算过程来节省显存的方法，将部分计算过程合并，减少了中间变量的使用。
关键观点4: 效率与实现
文章讨论了优化方法的效率和实现问题，提到了在实现过程中可能遇到的挑战，如使用PyTorch实现的效率低，需要CUDA实现等。
关键观点5: 方法的优势与限制
文章总结了该方法与原始方法的等价性、计算复杂度、显存开销降低情况，以及在训练过程中的一些潜在问题，如信息丢失和可能的解决方案。
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