attention_tiled — LLMCORE `attend` op

• 数据种类:tokens × tokens × tokens → tokens

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import llmcore; llmcore.attention_tiled(query, key, value, tile: 'int' = 64, mask=None, window=None, scale=None) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsllmcore.get("attention_tiled"))

用法

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

Dao 等 2022。每次读取 tile 行 key/value,一边就地修正运行中的最大值和分母一边累加。构造的中间矩阵只有 (T, tile),从不构造 (T, T) —— 速度的来源不是近似,而是存放位置。与 attention_softmax 的相对差在 128 块时也只有 1.2e-15(1 块时为 8.2e-16,所以块数增加到 128 倍,差也只变为 1.5 倍)。

Args:

query: (T, d) float。

key: (S, d) float。

value: (S, dv) float。

tile: 一次读取的 key/value 行数。越小中间矩阵越小,块数越多。

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

window: mask="window" 时的窗口宽度。

scale: 分数的倍率。None 时为 1/√d。

Returns:

tokens (T, dv) float: 与 attention_softmax 在机器精度内一致。

详细使用指南

• llmcore 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_attention_identities — py -3.11 examples/poc_attention_identities.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `tokens` 作为输入)

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

同类别(`attend`)

attention_softmax · attention_linear · attention_grouped

*Provenance: llmcore.py — LLMCORE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

attention_tiled — LLMCORE attend op

用法