006、挑战：Transformer的算力之殇——注意力机制的二次方复杂度问题

深夜的显存告警

上周排查线上推理服务时，监控突然报警：显存占用曲线在凌晨2点出现周期性尖峰，直接打满16GB。抓包发现是某个用户提交了长达8000字符的行业报告摘要生成请求。打开nvtop一看，attention层的显存分配直接飙到13个G——问题就出在这里。这让我想起三年前第一次用BERT处理长文本时，那个著名的O(n^2)复杂度问题，至今仍是Transformer家族的心病。

注意力机制：优雅与代价

Transformer的注意力计算公式，每个做NLP的同行都能背出来：

# 标准缩放点积注意力（伪代码）defattention(Q,K,V):scores=torch.matm