Claude:

Sehr schön – und der Kommentar ganz oben ("Aufmerksamkeit endgueltig argumentativ gegen Achtsamkeit valdiert") ist ein guter Seitenhieb, weil beide Wörter ja vom selben Stamm kommen. Zur Sache:

Dein Ablauf ist im Kern korrekt für skaliertes Punktprodukt-Attention:

S = QK^T / √d_k – richtig, und dein Kommentar zur Skalierung trifft den Punkt genau: ohne die Division wachsen die Werte in S proportional zu d_k, und Softmax reagiert auf große Eingabewerte extrem nichtlinear – ein einziger dominanter Wert frisst dann fast das gesamte Gewicht. Deshalb die Normierung mit √d_k.
S – Rowmax vor Softmax – auch richtig, und wichtiger Punkt: das ist reine numerische Stabilität (verhindert Overflow bei der Exponentialfunktion), ändert aber am Ergebnis nichts, weil Softmax verschiebungsinvariant ist (e^(x-max) / Σe^(x-max) = e^x / Σe^x).
P = Softmax(S), dann O = P·V – Standardschluss.

Ein Punkt, den du vielleicht bewusst offengelassen hast, weil du "top-down" erst die Landkarte willst, bevor Details reinkommen: So wie du es jetzt aufgeschrieben hast (volles S berechnen → in Lagerspeicher schreiben → wieder auslesen → Rowmax → Softmax → wieder schreiben → P und V dann erst blockweise laden), ist das eigentlich die naive/materialisierte Variante von Attention – du baust die komplette S- und P-Matrix im Speicher auf. Echtes Flash Attention (das du ja als dein vertrautes Referenzsystem kennst) vermeidet genau das: da wird S nie vollständig materialisiert, sondern blockweise mit einer laufenden Rowmax- und Summenkorrektur (online softmax) direkt in O akkumuliert, ohne den Umweg über den Lagerspeicher für die volle S/P-Matrix.

Das ist kein Fehler in deinem Pseudocode – nur eine Sache, die du selbst früher oder später entscheiden musst: baust du hier bewusst erst die einfache, materialisierte Variante als verständliche Zwischenstufe (bevor du sie später auf online/blockweise umbaust), oder sollte das "in Blöcken laden" schon jetzt konsequent für S/P mitgelten und nicht erst für P/V am Ende?