アテンション・オフロードの概念は、LLM以外のどのようなアプリケーションやワークロードにも適用できるか、その場合の課題や効果はどのようなものが考えられるか。
アテンション・オフロードの概念は、自然言語処理や音声認識などの他のAIアプリケーションにも適用可能です。例えば、大規模なテキストデータや音声データを処理する際に、アテンション演算子のメモリ集中型の特性を効果的に活用することができます。これにより、計算とメモリの効率を向上させることができます。ただし、アテンション・オフロードを導入する際には、異種のデバイス間でのデータ転送や同期の課題が発生する可能性があります。また、アテンション演算子以外の演算子に対する最適化も重要です。