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功能:本PR的目标是提高attention模块的计算性能。 为了减少框架层对op的调度开销,本PR通过在C++层手动实现attention模块,对外提供attention 大op; 为了减少防存开销,本PR采取了两种优化方法: (1)在q,k,v计算时通过共享输入X,将该处的gemm,transpose和bias add从三次调用减少为一次; (2)使用kernel融合优化技术,在不同cuda kernel之间通过寄存器传输数据;