アテンションタイル化とは、深層学習のトランスフォーマーモデルにおいて、アテンション機構の計算負荷を軽減するために導入された手法です。通常のアテンション機構は入力データの長さの二乗に比例して計算量が増大しますが、この手法では入力を小さなタイル状の領域に分割して処理を行います。これにより、計算リソースを効率的に活用しながら、データ内の広範囲にわたる重要な関係性を抽出することが可能になります。特に高解像度の画像データなどを扱う際に、メモリ消費を抑えつつモデルの性能を維持することを目的とした最適化技術の一種です。