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本文对比了FlashKDA与Triton-TLE在处理线性注意力机制时的性能优化方案。FlashKDA通过将计算拆分为并行准备阶段(K1)和顺序递推阶段(K2),实现了每16个token一次的状态依赖处理。Triton-TLE在此基础上进一步优化:K1阶段利用显式共享内存和异步加载减少线程等待;K2阶段将FP32主状态保留在寄存器中,减少数据搬运。在H800配置测试中,该方案获得了1.38倍的几何
通过本文的探讨,我们深入了解了在处理计算量很小的算子时,如何通过 C++ wrapper 来降低 Wrapper+JIT runtime 的开销。通过 C++ wrapper,我们可以直接在 C++ 层面进行类型管理和内存分配,从而避免 Python 调用带来的额外开销。实验数据也证明了这种方法的有效性,性能提升显著。对于大模型推理、端侧部署、高频小算子调用等场景,C++ Wrapper 能让 T