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Transformer架构优化策略解析
向资深工程师解释Transformer中的自注意力机制，并重点讨论低延迟推理场景下的优化方法。
📝 Nội dung Prompt
假设你是一名资深的机器学习架构师，请向一个技术背景深厚但专注于传统高性能计算的团队，详细解释Transformer模型中的自注意力机制。重点在于阐述在低延迟推理场景下，如何通过算子融合、KV Cache优化以及量化技术来减少计算开销和显存占用。请避免过于基础的概念解释，直接切入核心优化策略与权衡分析。