論文の概要: Attentions Under the Microscope: A Comparative Study of Resource Utilization for Variants of Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07247v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 19:37:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.187806
• Title: Attentions Under the Microscope: A Comparative Study of Resource Utilization for Variants of Self-Attention
• Title（参考訳）: 顕微鏡下の注意:自己注意変数の資源利用に関する比較研究
• Authors: Zhengyu Tian, Anantha Padmanaban Krishna Kumar, Hemant Krishnakumar, Reza Rawassizadeh,
• Abstract要約: GPT-2アーキテクチャのトレーニングにおいて,トレーニング時間,GPUメモリ使用量,FLOPS,CPU使用量,消費電力など,8つの注意機構をベンチマークした。 その結果、最適化されたカーネル実装による注意機構、例えばFlash Attentionは、最高のエネルギー効率を実現していることがわかった。 本研究は、アテンションデザインにおけるエネルギー認識ベンチマークの重要性を強調し、資源効率のメカニズムを選択するための実践的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18749305679160366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) and visual language models (VLMs) grow in scale and application, attention mechanisms have become a central computational bottleneck due to their high memory and time complexity. While many efficient attention variants have been proposed, there remains a lack of rigorous evaluation on their actual energy usage and hardware resource demands during training. In this work, we benchmark eight attention mechanisms in training GPT-2 architecture, measuring key metrics including training time, GPU memory usage, FLOPS, CPU usage, and power consumption. Our results reveal that attention mechanisms with optimized kernel implementations, including Flash Attention, Locality-Sensitive Hashing (LSH) Attention, and Multi-Head Latent Attention (MLA), achieve the best energy efficiency. We further show that lower GPU power alone does not guarantee reduced energy use, as training time plays an equally important role. Our study highlights the importance of energy-aware benchmarking in attention design and provides a practical insight for selecting resource-efficient mechanisms. All our codes are available at GitHub.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) が大規模かつ応用的に成長するにつれて、注意機構はメモリと時間の複雑さのために中央の計算ボトルネックとなっている。 多くの効率的な注意方法が提案されているが、訓練中の実際のエネルギー使用量やハードウェアリソースの要求について厳密な評価がなされていない。 本研究では,GPT-2アーキテクチャのトレーニングにおいて,トレーニング時間,GPUメモリ使用量,FLOPS,CPU使用量,消費電力などの重要な指標を測定する8つの注意機構をベンチマークする。 この結果から,Flashアテンション,Locality-Sensitive Hashing(LSH)アテンション,Multi-Head Latent Attention(MLA)など,最適化されたカーネル実装によるアテンション機構がエネルギー効率を最大化することがわかった。 さらに、トレーニング時間が等しく重要な役割を果たすため、GPUパワーの低下だけではエネルギー使用量の削減は保証されないことを示す。 本研究は、アテンションデザインにおけるエネルギー認識ベンチマークの重要性を強調し、資源効率のメカニズムを選択するための実践的な洞察を提供する。 コードはすべてGitHubで入手可能です。

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