GNN algorithms(7): Flash Attention

2024-06-10 03:28

文章标签 attention flash gnn algorithms

本文主要是介绍GNN algorithms(7): Flash Attention，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Background

参考

Flash Attention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness

Background

HBM: high Boardwidth memory, 高带宽内存

SRAM: Static RAM, 静态随机存储器

Flash Attention 分而治之的思想

参考

Flash Attention论文解读 - 李理的博客

https://gordicaleksa.medium.com/eli5-flash-attention-5c44017022ad

这篇关于GNN algorithms(7): Flash Attention的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/1047085。 23002807@qq.com

什么是 Flash Attention

Flash Attention 是由 Tri Dao 和 Dan Fu 等人在2022年的论文 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 中提出的，论文可以从 https://arxiv.org/abs/2205.14135 页面下载，点击 View PDF 就可以下载。下面我

STM32内部闪存FLASH（内部ROM）、IAP

1 FLASH简介 1 利用程序存储器的剩余空间来保存掉电不丢失的用户数据 2 通过在程序中编程(IAP)实现程序的自我更新（OTA） 3在线编程（ICP把整个程序都更新掉） 1 系统的Bootloader写死了，只能用串口下载到指定的位置，启动方式也不方便需要配置BOOT引脚触发启动 4 IAP(自己写的Bootloader，实现程序升级) 1 比如蓝牙转串口，

STM32 ADC+DMA导致写FLASH失败

最近用STM32G070系列的ADC+DMA采样时，遇到了一些小坑记录一下；一、ADC+DMA采样时进入死循环；解决方法：ADC-dma死循环问题_stm32 adc dma死机-CSDN博客将ADC的DMA中断调整为最高，且增大ADCHAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)adc_buffer, ADC_Buffer_Size); 的ADC_Bu

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取一、DGL实现GAT分类机器学习论文程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04

Study Plan For Algorithms - Part24

1. 包含min函数的栈定义栈的数据结构，要求在该类型中实现一个 min 函数，能够获取栈的最小元素。在该栈中，调用 min、push 以及 pop 函数的时间复杂度均为 O (1)。方法： class MinStack:def __init__(self):self.stack = []self.min_stack = [float('inf')]def push(self, x):sel

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|变分模态分解-双向时域卷积

GNN中的Over-smoothing与Over-squashing问题

Over-squashing （过度压缩，顾名思义就是数据被“压缩”的过分小了，导致学不到什么东西。） 1、 why 会被压缩的过分小？可能因为网络过深，那么在多层传播后，信息可能会被过度压缩（本质是特征减少了，当层数过多时会大大杂糅信息，导致特征减少，输出维度过小也会），导致细节丢失。 2、why 学不到什么东西? 会加剧梯度消失的现象，导致早期层几乎不学习，从而使得输入信息的重要细

torch.backends.cudnn.benchmark和torch.use_deterministic_algorithms总结学习记录

经常使用PyTorch框架的应该对于torch.backends.cudnn.benchmark和torch.use_deterministic_algorithms这两个语句并不陌生，在以往开发项目的时候可能专门化花时间去了解过，也可能只是浅尝辄止简单有关注过，正好今天再次遇到了就想着总结梳理一下。 torch.backends.cudnn.benchmark 是 PyTorch 中的一个设置

阅读笔记--Guiding Attention in End-to-End Driving Models

作者：Diego Porres1, Yi Xiao1, Gabriel Villalonga1, Alexandre Levy1, Antonio M. L ́ opez1,2 出版时间：arXiv:2405.00242v1 [cs.CV] 30 Apr 2024 这篇论文研究了如何引导基于视觉的端到端自动驾驶模型的注意力，以提高它们的驾驶质量和获得更直观的激活图。摘要介绍

通过 Flash 让所有浏览器支持 WebP 格式图像解码

http://www.guao.hk/tag/webp#userconsent# http://www.etherdream.com/WebP/

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