41. 在大型語言模型(LLM)的效能優化中，Flash Attention 常被用來改善 Transformer
注意力機制的運算效率。關於 Flash Attention 的主要效益，下列敘述何者最正確？

(A)透過忽略影響較小的注意力權重，減少模型需要計算的關聯數量，以降低運算
成本；

(B)透過調整注意力計算與資料處理方式，減少中間結果的儲存需求，進而改善速
度與資源使用效率；

(C)透過增加注意力計算的並行程度，使模型可同時處理更多注意力頭部；

(D)透過將注意力結果暫存於高速快取記憶體，以避免重複計算造成延遲

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