AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 – GPU与Transformer模型

本文介绍: GPU在Transformer 大模型中的协同计算处理任务中功不可没，其在架构和功能设计中体现出的强大的并行计算、流式处理和多头注意力的优势，堪称黑魔法，为AI 大模型的深度学习任务提供了强大的堪称黑魔法般的加持。

这就是自注意力机制（self-Attention）的原理。

在进行自注意力计算时，GPU处理器的并行计算能力就可以大显身手了。以一个批次大小为64的例子为例，GPU处理器能够同时计算64个样本中每个样本的自注意力，加速整个模型的训练过程。

# 伪代码示例：Transformer中的自注意力计算
import torch
import torch.nn.functional as F

def self_attention(Q, K, V):
    attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(Q.size(-1))
    attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention_weights, V)
    return output

# 在GPU上进行自注意力计算
Q_gpu = Q.to('cuda')
K_gpu = K.to('cuda')
V_gpu = V.to('cuda')

output_gpu = self_attention(Q_gpu, K_gpu, V_gpu)

这里，Q、K、V是输入序列的查询、键和值的表示，通过GPU上的矩阵乘法和softmax计算，同时处理多个样本的注意力权重。

Transformer模型中还引入了多头注意力机制，通过并行计算多个注意力头，提高了模型的表示能力。GPU处理器的并行计算能力极大地加速了多头注意力的计算，每个注意力头都可以在不同的GPU核心上独立计算。

# 伪代码示例：Transformer中的多头注意力计算
class MultiHeadAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, hidden_size):
        # 初始化多个注意力头
        self.attention_heads = [self_attention(Q, K, V) for _ in range(num_heads)]

    def forward(self, input):
        # 并行计算多个注意力头
        outputs = [attention_head(input) for attention_head in self.attention_heads]
        # 合并多个头的输出
        output = torch.cat(outputs, dim=-1)
        return output

# 在GPU上进行多头注意力计算
multihead_attention_gpu = MultiHeadAttention(num_heads=8, hidden_size=256).to('cuda')
output_gpu = multihead_attention_gpu(input_gpu)

在上述示例中，每个注意力头的计算可以独立地在GPU上进行，最后再通过GPU处理器的并行计算能力将它们合并。

# 伪代码示例：反向传播过程中的CUDA流处理
loss.backward()
optimizer.step()

# 在GPU上异步执行计算任务
torch.cuda.synchronize()

上述代码中，反向传播和优化步骤进行了异步执行，通过torch.cuda.synchronize()等待计算完成，确保了计算的正确性。

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多头注意力的并行化

CUDA流的优化

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