PyTorch全新API：几行代码实现不同注意力变体！兼具FlashAttention性能

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前言   用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 理论上，注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中，我们还需要优化像  FlashAttention  这样的注意力机制的实现。 尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能，且支持长上下文，但这种效率的提升也伴随着灵活性的丧失。对于机器学习研究人员来说，这就像是一种「软件彩票」—— 如果你的注意力变体不适合现有的优化内核，你将面临运行缓慢和 CUDA 内存不足的困境。  一些注意力变体包括因果注意力、相对位置嵌入、Alibi、滑动窗口注意力、PrefixLM、文档掩码、不规则张量、 PagedAttention  等。 ………………………………