attention_tiled — LLMCORE `attend` op

• Datenarten: tokens × tokens × tokens → tokens

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import llmcore; llmcore.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsllmcore.get("attention_tiled"))

Verwendung

Attention mit Kacheln + Online-Softmax (der Kern von FlashAttention) → tokens. Keine Näherung.

Dao et al. 2022. Liest key/value jeweils tile Zeilen und summiert, wobei laufendes Maximum und Nenner an Ort und Stelle korrigiert werden. Die einzige Zwischenmatrix ist (T, tile); (T, T) wird nie erzeugt — die Geschwindigkeit kommt nicht von einer Näherung, sondern vom Speicherort. Die relative Abweichung von attention_softmax beträgt selbst bei 128 Kacheln 1.2e-15 (bei 1 Kachel 8.2e-16, also bei 128-mal so vielen Kacheln nur das 1.5-Fache).

Args:

query: (T, d) float.

key: (S, d) float.

value: (S, dv) float.

tile: Anzahl der auf einmal gelesenen key/value-Zeilen. Kleiner heißt kleinere Zwischenmatrix und mehr Kacheln.

mask: None / "causal" / "window" / bool-Array der Form (T, S).

window: Fensterbreite bei mask="window".

scale: Faktor der Scores. None bedeutet 1/√d.

Returns:

tokens (T, dv) float: stimmt mit attention_softmax auf Maschinengenauigkeit überein.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie llmcore

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `tokens` als Eingabe)

rms_norm · rope_rotate · attention_scores · attention_apply · attention_softmax · attention_linear · attention_grouped · kv_cache_decode

Gleiche Kategorie (`attend`)

attention_softmax · attention_linear · attention_grouped

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

attention_tiled — LLMCORE attend op