AttentionEngine开源 – 定制注意力机制的优化框架

AttentionEngine 是一个为大型语言模型（LLMs）优化的统一框架，专注于定制化注意力机制（如 Transformer 和线性注意力）。它通过模块化设计和自动化代码生成，显著提升不同硬件平台（如 NVIDIA H100、AMD MI250）上的计算效率，尤其擅长处理长序列场景下的性能瓶颈。

AttentionEngine的特点:

1. 仅需80行代码即可定义softmax注意力，大幅降低开发门槛
2. 自动生成高性能设备代码，支持NVIDIA H100等异构硬件
3. 模块化设计，可灵活适配softmax/ReLU/Mamba2等多种注意力变体
4. 跨平台优化，部分配置实现高达10倍的性能加速
5. 集成PyTorch，支持自动微分和训练/推理全流程
6. 分解注意力计算为相关性评分和聚合两大核心操作

AttentionEngine的功能:

1. 快速原型化新型注意力机制（如修改评分函数或聚合策略）
2. 在LLAMA等大模型中优化长序列（8192+ tokens）的注意力计算
3. 为特定硬件（如AMD MI250）自动生成优化内核代码
4. 提升DeepSeek-V2-Lite等模型的训练速度（实验加速1.88倍）
5. 替代传统手工CUDA实现，简化注意力机制部署流程

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