目录LLM大模型训练加速利器FlashAttention详解一、FlashAttention1.1硬件基础1.2FlashAttention核心思想1.3计算前提1.4FlashAttention算法二、FlashAttention-22.1硬件特性2.2标准的注意力实现2.3FlashAttention-12.3.1前向传播2.3.2反向传播2.4FlashAttention-22.4

1.1GPU硬件特点由于FlashAttention计算self-attention的主要关键是有效的硬件使用，所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。以A100(40GBHBM)为例，下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上，每个处理器192KB。片上SRAM比

本文分享自华为云社区《基于AscendC的FlashAttention算子性能优化最佳实践》，作者：昇腾CANN。LLM的Attention部分处理给计算系统带来巨大的计算和访存压力。业界先后出现FlashAttention、FlashAttention2等算法，通过计算等价和切分有效降低HBM数据访问量。昇腾异构计算架构CANN针

提高llm中注意力机制效率的努力主要集中在两种方法上:优化单设备计算和存储能力，如FlashAttention，以及利用多设备的分布式系统，如RingAttention。FlashAttention通过使用静态随机存储器(SRAM)来存储中间状态，而不是依赖于高带宽存储器(HBM)来提高注意力计算速度。而RingAttention通

1.MHQ和MQA MultiQuerySelfAttention： MHQ和MQA的不同之处仅仅在于每个头共享相同的K、V权重而Q不同享。 2.FlashAttention：核心是减少self-attention计算过程中对gpu存储单元HBM的访问，HBM的特点是存储大，但是访问速度慢，attention的中间结果会存放到hbm中，导致速度慢，尽量计

这篇文章的目的是详细的解释FlashAttention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们

前言 FlashAttention新升级！斯坦福博士一人重写算法，第二代实现了最高9倍速提升。本文转载自新智元仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理