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一批已知位置的表示可排成矩阵 X,共用投影 W 形成 XW。位置并行是计算的组织方式,attention、MLP 和后续层仍有先后依赖。图像与文字可共享这类算子接口;可读取的位置则由各自任务规定。
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条件与来源
以下从计算对象、条件与原始证据继续展开。
原 N20:同一组已知输入,可以一起做哪些运算?
同一投影作用于已知输入的许多行,可实现为大矩阵乘法。GPU 矩阵计算单元及 CUDA、Triton 等实现层负责组织具体执行;它们不改变数据依赖。图像 encoder 与因果文本模型可共用部分矩阵算子,但可见性规则不同。算子内的位置并行不能取消 attention、MLP 与层之间的先后依赖。
来源:Transformer 矩阵计算;L5 T34。
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