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1. Introduction 생체신호와 관련된 프로젝트를 진행하고 있는데, 가장 어려운 부분은 역시나 메디컬 도메인 지식입니다.작년 말부터 진행 중이었던 현재 프로젝트를 너무 데이터 그 자체와 약간의 도메인 지식 그리고 인공지능 모델링 측면에서만 봐서 그런지 너무나 더딘 개선 속도가 마음에 걸려서 처음으로 돌아왔습니다. 많은 생체신호 데이터를 사용 중이지만, 그 중에서도 가장 중심적으로 활용이 되어야 하는 ECG와 PPG에 관해서 조금 더 deep하게 알아볼 것입니다. 개별적인 논문을 모두 자세히 보려고 했지만, 사실 ECG라는 데이터로 할 수 있는 연구가 너무나 많다보니 Feature Extraction 역시 각 연구의 목적에 따라 처리 방법이 너무나 다릅니다. 제가 가지고 있는 데이터는 125Hz인..
논문 요약 FlashAttention 2는 FlashAttention의 후속 논문으로, GPU에서 더욱 효율적인 어텐션 연산을 수행하기 위한 최적화 기법들을 제안합니다. 기존의 Attention 연산과의 차이점을 비교해보며 본 논문의 주요 Contribution을 위주로 한 번 살펴보겠습니다. Contribution 1. 알고리즘 최적화를 통한 비-행렬곱 연산 감소- FlashAttention-2는 softmax 연산 등에서 불필요한 연산을 제거하고 행렬곱 위주의 연산을 수행하도록 알고리즘을 개선했습니다.- GPU에서 행렬곱이 훨씬 빠르게 수행되므로 전체 연산 효율이 크게 향상되었습니다.- 반면 기존의 어텐션 구현에서는 비-행렬곱 연산이 상대적으로 많았습니다.비행렬곱 연산(non-matrix mult..