在深度学习里，矩阵乘法是很基础且频繁的运算。比如在神经网络的全连接层，输入数据和权重矩阵相乘，以此来传递和转换信息。不过，传统的矩阵乘法运算可能会涉及多次数据读取、计算和存储操作，效率不高。fused_Matmul 就是把矩阵乘法和与之相关的其他操作融合成一个操作。
它会把矩阵乘法和后续的某些操作（像偏置相加、激活函数应用等）整合在一起。例如，在常见的神经网络计算中，矩阵乘法之后往往要加上一个偏置向量，然后再通过激活函数进行非线性变换。fused_Matmul 可以在一次计算过程中完成矩阵乘法、偏置相加和激活函数计算，避免了中间结果的多次存储和读取。
- 提升计算速度：减少了数据在内存和计算单元之间的传输次数，降低了计算延迟，从而加快了整体的计算速度。
- 降低内存占用：由于不需要存储中间结果，减少了内存的使用量，对于大规模的深度学习模型训练和推理来说，这一点非常重要。
在各种深度学习框架和模型中都有广泛应用，特别是在全连接层、注意力机制等需要大量矩阵乘法运算的场景中，能显著提高计算效率。
Softmax 函数是深度学习里常用的激活函数，常被用于多分类问题，它能把输入的数值转换为概率分布。但普通的 Softmax 计算过程相对复杂，涉及指数运算、求和以及除法等操作。fused_nn_fast_softmax 就是对 Softmax 计算进行优化，把相关的操作融合起来，实现更快速的计算。
它会对 Softmax 计算过程中的各个步骤进行优化和整合，比如在计算指数、求和以及除法时，通过特定的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存访问。例如，它可能会利用并行计算的特性，同时处理多个元素的指数计算，或者采用更高效的求和算法。
- 加速计算：通过优化计算流程，大大减少了 Softmax 计算所需的时间，提高了模型的推理和训练速度。
- 优化性能：在处理大规模数据时，能显著提升系统的整体性能，尤其是在对实时性要求较高的应用场景中。
主要应用于需要进行多分类的深度学习任务，如图像分类、自然语言处理中的文本分类等。在这些任务中，Softmax 函数是模型输出层的关键部分，fused_nn_fast_softmax 能提高模型的运行效率。
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