论文的标题是：内存的效率与普通注意力相比（序列长度是二次的，O(N²)），FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值
# 1. Motivation 不同硬件模块之间的带宽和存储空间
原创
2023-07-24 08:21:30
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1 FlashAttention
FlashAttention是一种优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术。它通过减少存储访问开销（Memory Access Cost，MAC），而非降低FLOPS（浮点运算次数），来提升性能。
2 前述知识点
涉及到内存访问，肯定与计算的硬件架构有关系。
从GPU架构进行解析，参考如下博客：
大模型推理加速技术的学习路线是什么
首先，我们将探讨G
针对Transformer在处理长序列时速度慢、内存消耗大的问题，论文提出了FlashAttention，一种IO感知的精确注意
这是大模型面试里针对 Flash Attention 的一个面试连环炮，如果你能全部答出，至少能淘汰 80% 的面试竞争者。本文我将从面试官视角
这是大模型面试里针对 Flash Attention 的一个面试连环炮，如果你能全部答出，至少能淘汰 80% 的面试竞争者。本文我将从参数的涵义。
合理使用对象 创建不同对象一般所消耗的内存是不一样的。如:Number 消耗 8 个字节,int消耗 4个字节, uint消耗 4个字节.下面我举一些例子: 1.int 类可使用表示为 32 位带符号整数的数据类型。 int 类表示的值的范围是：-2,147,483,648 (-2^31) 
本文针对FlashAttention反向融合算子的性能优化方案展开介绍，并通过优化实现了典型场景4倍左右的性能提升，希望对开发者优化此类基于Ascend C开发的融合算子带来启发。
随着AI模型在复杂度和应用范围上的持续扩展，性能优化变得越来越重要。本文着重探讨了注意力层的优化
转载自 | 新智元继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。
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2023-07-23 00:02:13
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块稀疏FlashAttention通过仅计算重要的注意力块来减少计算量和内存使用，使得Transformer模型能够处理
编辑：陈陈用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。理论上，注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中，我们还需要优化像 FlashAttention这样的注意力机制的实现。尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能，且支持长上下文，但这种效率的提升也伴随着灵活性的丧失。对于机器学习研究人员来说，这就像是一种「软件彩票」—— 如果你的注意力变体不适合现有的优化内核，你将面临运行缓慢
本文首先从Online-Softmax的角度切入，由浅入
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型
IO感知计算：FlashAttention通过优化内存访问来减少计算时间和内存占用。分块计算（Tiling）：通过将数据
来源 | 新智元 ID | AI-eraFlashAttention又有后续了！去年7月，，比PyTorch上的标准注意力操作快5～9倍，达到A100上理论最
继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。一年前，StanfordAILab博士Tri Dao发布了FlashAttention，让注
转自机器之心FlashAttention 是一种具有 IO 感知，且兼具快速、内存高效的新型注意力算法。一种快速、内存高效的注意力算法来了，被命名为 FlashAttention。通过减少 GPU 内存读取 / 写入，FlashAttention 的运行速度比 PyTorch 标准注意力快 2-4 倍，所需内存减少 5-20 倍。这项研究由斯坦福大学、纽约州立大学布法罗分...
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2022-07-29 09:10:21
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目录0 引言1 Gated Linear Unit (GLU)1.1 思路2 Gated Attention Unit (GAU)2.1 思路2.2 实验结论2.3 混合注意力3 FlashAttention3.1 标准Attention的实现3.2 FlashAttention的实现针对目标1针对目标24 总结5 参考资料 0 引言标准Transformer在最新的实际大模型中并没有被采用了，
