【Transformer 与注意力机制】42|FlashAttention:注意力计算的硬件级重写
FlashAttention 的关键不是近似注意力,也不是把公式改掉,而是重新安排标准 attention 在 GPU 内存层级里的计算路径。本文解释为什么标准 attention 的瓶颈常常是 HBM 读写,FlashAttention 如何用 tiling 和 online softmax 避免物化完整注意力矩阵,以及它为什么省显存、提吞吐,却没有消除 O(n²) 的根本复杂度。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
共 1 篇文章 · 返回首页
FlashAttention 的关键不是近似注意力,也不是把公式改掉,而是重新安排标准 attention 在 GPU 内存层级里的计算路径。本文解释为什么标准 attention 的瓶颈常常是 HBM 读写,FlashAttention 如何用 tiling 和 online softmax 避免物化完整注意力矩阵,以及它为什么省显存、提吞吐,却没有消除 O(n²) 的根本复杂度。