rotary_emb 位置编码 加速
目录
Rotary Position Embedding（RoPE） 的底层实现
1. 背景
2. Rotary Embedding 原理（RoPE）
3. rotary_emb 模块的作用
4. 在大模型中的位置
Rotary Position Embedding（RoPE） 的底层实现
rotary_emb 这个模块，一般是指 Rotary Position Embedding（RoPE） 的底层实现，主要用于 Transformer 模型的注意力机制里给 Query / Key 加上位置编码信息。
1. 背景
在 Transformer（尤其是大语言模型）里，位置编码是必须的，因为注意力机制本身对输入序列的顺序不敏感。
传统的 Positional Encoding（PE）是把位置向量直接加到 token embedding 上，而 RoPE 是一种改进方法，用旋转变换的方式把位置信息融入 Q/K 向量。
2. Rotary Embedding 原理（RoPE）
核心思想：
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把 Q 和 K 的每一对维度
(q2i, q2i+1)看成一个二维坐标； -
根据位置索引
pos和一个频率参数，把它旋转一个角度； -
旋转角度随位置线性增长，这样注意力计算时自然包含位置信息。
数学形式：
[ q_2i', q_2i+1'] = [ cos(θ) -sin(θ) ] [ q_2i ] [ q_2i+1', q_2i ' ] [ sin(θ) cos(θ) ] [ q_2i+1]
其中 θ = pos × base^(-2i/d)
这样做的好处：
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位置信息是相对的，而不是绝对的，所以可以自然地支持更长的上下文长度；
-
注意力分数在不同位置间变化平滑，泛化能力更好。
3. rotary_emb 模块的作用
在代码层面：
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rotary_emb往往是 用 C++/CUDA 写的一个加速算子，负责在 GPU 上批量对 Q/K 做旋转操作； -
它的功能就是在模型 forward 时，快速把 RoPE 应用到多头注意力的输入上。
如果用 Python 写，类似：
而 rotary_emb 的 CUDA 版本就是做同样的事，但速度快很多。
4. 在大模型中的位置
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LLaMA、GPT-NeoX、MPT 等模型都在注意力机制里用 RoPE；
-
在推理时，
rotary_emb会在计算 Q/K → Attention 之前被调用一次。
总结一句：
rotary_emb 就是一个在 GPU 上快速实现 RoPE 位置编码的算子，不影响模型架构，但能大幅加速长序列推理。
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install rotary-embedding-torch
pip install rotary_emb
python -c "import torch;import rotary_emb"
python -c "import torch;import rotary_emb"
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory