Tensor Network Attention

이 글은 텐서 네트워크 시각화를 통해 다양한 어텐션 메커니즘을 분석한다. 텐서 네트워크는 복잡한 선형대수 연산을 그래프로 표현해 구조를 명확히 보여주며, 이를 통해 기존 어텐션 변형들이 어떤 빠른 커널에 대응 가능한지 쉽게 파악할 수 있다. 특히, 멀티헤드 어텐션(MHA), 멀티쿼리 어텐션(MQA), 토킹헤즈 어텐션 등 주요 어텐션 변형을 텐서 네트워크 관점에서 설명하며, KV 캐시 압축과 헤드 간 상호작용 구조를 직관적으로 이해할 수 있게 한다. 이 접근법은 어텐션 구조의 본질과 최적화 가능성을 탐구하는 AI 연구자 및 개발자에게 유용하다.

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