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面向AI推理的存算一体芯片中注意力机制计算加速与存储优化.docx
资料介绍
面向AI推理的存算一体芯片中注意力机制计算加速与存储优化
——从QKV投影到Softmax的端到端注意力存算一体设计
引言
注意力机制是Transformer架构的核心计算组件，其计算包括QKV投影、注意力分数计算和加权求和三个步骤。在AI推理中，注意力机制的计算量占模型总计算量的30%至50%，存储需求随序列长度线性增长。存算一体芯片通过在存储阵列内部执行矩阵乘法，有望实现注意力机制的加速。然而，注意力机制中的Softmax函数在模拟域中实现困难，需要混合信号处理方案。本文系统分析面向AI推理的存算一体芯片中注意力机制计算加速与存储优化方案。
注意力机制的计算特征
计算步骤
注意力机制的计算分为以下步骤：
1. QKV投影：将输入序列通过三个投影矩阵分别计算Q、K、V矩阵，投影矩阵的维度为d_model × d_k。
2. 注意力分数计算：计算Q矩阵与K矩阵的点积，得到注意力分数矩阵，维度为seq_len × seq_len。
3. Softmax归一化：对注意力分数矩阵的每行执行Softmax归一化，得到注意力权重矩阵。
4. 加权求和：将注意力权重矩阵与V矩阵相乘，得到注意力输出。
计算特征
注意力机制的计算特征包括：
1. 矩阵乘法密集：QKV投影和加权求和是矩阵乘法操作，适合存算一体阵列的并行计算。
2. Softmax的非线性：Softmax函数包含指数和除法运算，在模拟域中实现困难。
3. 序列长度依赖性：注意力分数矩阵的维度随序列长度平方增长，存储需求在长序列场景中急剧增加。
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