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- @KI6WSzSI6
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你的显卡能跑多少算子？用 55 个检查项，给 PyTorch GPU 环境做一次冒烟测试
所以"输出还在 cuda 上"这个结论的含金量，其实比"证明该算子有高性能 GPU kernel"低得多。SDPA 会走数学 fallback，仍在 GPU tensor 上运行，但对长序列、大 batch 的 LLM workload 来说性能差距明显。——这 54 个只是"输出还在 GPU 上"，不是"证明有高性能 GPU kernel"。如果你看到有人拿类似的数字说"ROCm 在 Windo
深度学习进阶（八）Swin Transformer
换句话说，DeiT 本身依然是一个全局 attention、无层级结构、内部缺乏局部归纳偏置的模型。中提出的 ViT 的另一变体：的出发点。
你的显卡能跑多少算子？用 55 个检查项，给 PyTorch GPU 环境做一次冒烟测试
所以"输出还在 cuda 上"这个结论的含金量，其实比"证明该算子有高性能 GPU kernel"低得多。SDPA 会走数学 fallback，仍在 GPU tensor 上运行，但对长序列、大 batch 的 LLM workload 来说性能差距明显。——这 54 个只是"输出还在 GPU 上"，不是"证明有高性能 GPU kernel"。如果你看到有人拿类似的数字说"ROCm 在 Windo
到底了