- 16 11月, 2021 1 次提交
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由 zhangkaihuo 提交于
修复了fused_transformer_encoder_layer fine-tune过程发现的一些问题： fused_attention_op添加attn_mask=None的支持：PR pre_layer_norm处理问题：PR 参数处理，计算错误的问题：PR add_bias计算错误问题：PR 添加pure fp16的支持：PR
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- 28 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
* Fix bug when pre_layer_norm is false.
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- 27 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
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；
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- 26 10月, 2021 1 次提交
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由 Li Min 提交于
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；
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