PyTorch: Normalisierung kostenlos durch Fusion in GEMM- und Attention-Kernel
Warum es zählt
Wer Transformer-Modelle auf GPU optimiert, kann durch die Fusion von Normalisierungsops in GEMM- und Attention-Kernel Rechenzeit sparen, ohne Genauigkeit zu verlieren – besonders relevant für latenzoptimierte Inference- und Training-Pipelines.
— Lumeric Redaktion
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