Primary sourcearXiv cs.LG
View sourceEvent ·Single source
SAP 发布表格基础模型注意力基准测试
arXiv 论文针对 TabPFN、Mitra、ConTextTab 等表格 in-context 学习模型,系统测试了行注意力与列注意力在 2D 序列上的不同特性。基准覆盖 Torch SDPA、FlashAttention-2/3/4、cuDNN、vLLM、SageAttention 等后端,在 A100、H100、B200 三代 GPU 上测量前向与反向吞吐。结果显示最优后端因注意力方向、硬件和模型而异:FlashAttention 总体最佳,但长序列列注意力下 cuDNN 有时反超,交叉点取决于 head 维度;推理侧 SageAttention 在超过 16k 行的大序列行注意力上表现好。基准与评测代码已在 GitHub 开源。
Current read
SAP 把 TabPFN 这类表格模型的注意力掰开测了一遍,FlashAttention、cuDNN、SageAttention 谁快谁慢、在哪张卡上快都列清楚了,做表格模型推理的可以直接抄作业。
2 sources41° AI heatLast updated 2026/9/25 14:14:48
Evidence
2 sourcesRelated source 1shao__meng
View sourceConflict check
Dedup data only shows that these sources discuss the same event, not that they agree. There is no structured supporting or refuting evidence yet, so no conflict is inferred automatically.