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年第2.提出了在序列长度维度上并行化。这是因为现代GPU有针对matmul（GEMM）专用的计算单元（如NvidiaGPU上的TensorCores），表及效率很高。
用电一个warp内的threads可以通过快速shuffle指令进行通信或者合作执行矩阵乘法。threadblock：信息一个threadblock可以包含多个warp，同一个block中的thread可以同步，也可以通过sharedmemory进行通信。register和sharedmemory是稀缺资源，采集采购这些有限的资源就使每个SM中activewarps有非常严格的限制，也就限制了并行能力。
我们通常在每个threadblock中使用4或8个warp，设备如下图所示。每个block被调到到一个SM上运行，招标例如A100GPU上有108个SMs。
一个CUDAcore可以执行一个thread，电网电一个SM中的CUDAcore会被分成几个warp，由warpscheduler负责调度。
此外，年第当batchsize和head数量较小时，在序列长度上增加并行性有助于提高GPU占用率。但是都是心有柔情的人，表及性格上来讲，两人的性格既有共同之处又有互补之处。
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