FlashAttention通过分块计算减少数据搬运
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FlashAttention通过分块计算减少数据搬运
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AI 综述
cneuralnetwork通过对比图说明，标准 Attention 会在 GPU 显存中物化 N×N 的中间矩阵并反复读写，而 FlashAttention 将 Q/K/V 分块载入片上高速 SRAM，在块内完成注意力计算和数值稳定的在线 softmax，并累加部分结果。 其核心差异是减少显存与芯片间数据搬运，因此通常计算速度更快、显存占用更低；报道指出，两种注意力机制得到的注意力结果完全一致。
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最新进展10月29日 11:47
一张图看懂 FlashAttention：瓶颈不是计算，而是数据搬运数据报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- AGI Hunt一张图看懂 FlashAttention：瓶颈不是计算，而是数据搬运数据
FlashAttention 将 Q/K/V 切成小块（如 64×64）载入片上高速 SRAM，在 tile 内完成注意力计算与数值稳定的在线 softmax，并累加 partial 结果。标准 Attention 会在 GPU 显存中物化 N×N 中间矩阵并反复读写；FlashAttention 因减少数据搬运而更快、更省显存，注意力结果完全一致。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。