attention_tiled — LLMCORE `attend` op

• 資料種類:tokens × tokens × tokens → tokens

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import llmcore; llmcore.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsllmcore.get("attention_tiled"))

用法

分塊 + online softmax 的注意力(FlashAttention 的核心)→ tokens。不是近似。

Dao 等 2022。每次讀取 tile 列 key/value,一邊就地修正執行中的最大值與分母一邊累加。建立的中間矩陣只有 (T, tile),從不建立 (T, T) —— 速度的來源不是近似,而是存放位置。與 attention_softmax 的相對差在 128 塊時也只有 1.2e-15(1 塊時為 8.2e-16,所以塊數增加到 128 倍,差也只變為 1.5 倍)。

Args:

query: (T, d) float。

key: (S, d) float。

value: (S, dv) float。

tile: 一次讀取的 key/value 列數。越小中間矩陣越小,塊數越多。

mask: None / "causal" / "window" / (T, S) 的 bool 陣列。

window: mask="window" 時的視窗寬度。

scale: 分數的倍率。None 時為 1/√d。

Returns:

tokens (T, dv) float: 與 attention_softmax 在機器精度內一致。

詳細使用指南

• llmcore 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `tokens` 作為輸入)

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

同類別(`attend`)

attention_softmax · attention_linear · attention_grouped

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

attention_tiled — LLMCORE attend op

用法