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The Building Blocks of Transformers

Transformer完全改变了2017年后NLP领域的模型方向, 从某种意义上说,Bert,GPT等模型都是Transformer模型的变体, 虽然模型结构有各种改变, 但是其中的一些基本计算单元则变化较小.

Transformer几乎就是为了改善计算性能而专门设计的模型.

  1. 完全没有RNN之类的循环计算需求, 这就极大降低了计算过程中的顺序依赖, 可以极大提高并行性.
  2. 大量使用矩阵乘, 不使用卷积这种计算强度不够大的算子

正是由于Transformer使用到的基本计算单元非常简单, 几乎就只有 gemm, +-*/, layernorm, softmax, 也没有奇怪的计算流程, 所以原文的作者将其称为一个"简单"的模型是很有道理的.

本文就是简单记录Transfomer中使用到的基本计算单元.

Basics

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Tablegen Language Tutorial

Tablegen Language Tutorial

很难想象,网络上竟然搜索不到可以称为"教程"的Tablegen资料. 唯一可靠的资料是官方的ProgRef, 作为一个Reference, 它是非常合格的, 详尽而精确, 但是如果把它作为教程来阅读, 则有一些缺点:

  1. 过于详尽, 即便是一些不太重要的特性,也需要用完整精确的内容来描述.
  2. 过于严谨, 即便是一些简单的特性,也需要用严格的方式来描述,比如 EBNF 风格的 syntax notation,
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Lit and FileCheck

Lit And FileCheck

Lit 和 FileCheck 是 LLVM 测试中常用的工具, 尽管二者功能上是完全独立的,但是搭配起来使用会显得更加方便.

Lit

Lit总的来说仅仅是一个 test-launcher, 它的主要功能就是发现测试,执行测试,收集结果.

"发现测试"主要依赖于lit.cfg(或lit.site.cfg)文件标记来实现. … Read More

比较运算符, Min, Max, Sort 和 Order

惭愧，突然发现又是没有blog的一年。这一年不断在尝试搞大新闻，写点大东西，到现在也没憋出来。倒是又在学习新东西的过程中看到了一些零碎的小知识，很有意思.

很巧，这个也是和比较运算符相关的,和一年前的blog竟然有所重合。

还是先上结论: 当需要为类型T定义比较运算符时,所有运算符最好保证语义整体一致
* 一般来说,这很容易达到,我们只需要实现operator<(lhs,rhs),即可引申定义出其余几个比较运算符.
* 定义operator<=为 !(rhs < lhs)
* 定义operator>为 rhs … Read More