PyTorch 注意力机制 Profiling 实战：从朴素实现到 SDPA 后端解析

Hugging Face 发布 PyTorch Profiling 系列第三篇，深入解析注意力机制的性能特征。文章对比了朴素注意力、原地操作优化以及 SDPA 的 math、efficient、flash 和 cuDNN 四种后端在 GPU Kernel 启动数量、Tensor Core 利用率及 CPU 开销上的差异，展示了如何通过 Profiler 轨迹识别隐藏内存拷贝与算子融合效果。