待验证60% 置信事实精确时间
RNN 必须按时间步顺序处理输入，无法充分利用现代 GPU 的并行计算能力，这是 Transformer 取代它的根本原因
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证主流Transformer架构通过KV Cache机制避免重复计算已处理的Token70% 相似待验证相比RNN/LSTM架构，Transformer支持大规模并行计算70% 相似待验证Transformer自回归生成分为Prefill阶段（计算密集型，GPU利用率较高）和Decode阶段（带宽密集型，逐token生成）70% 相似待验证CPU 与 GPU 实现即使逻辑一致，也可能在浮点累加顺序、空值（NaN/Null）传播、整数溢出和时区转换上产生差异，因此 Agent 生成的候选实现必须通过与原始 UDF 的样本比对来验证，验收时应用相对误差或绝对误差阈值而非严格相等。70% 相似待验证现代商用NPU执行Transformer模型推理时的能效比可达GPU的5至10倍70% 相似
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