Flash Attention：彻底改变变压器效率

随着 Transformer 模型的规模和复杂性不断增长，它们在计算效率和内存使用方面面临着重大挑战，尤其是在处理长序列时。Flash Attention 是一种优化技术，有望彻底改变我们在 Transformer 模型中实现和扩展注意力机制的方式。

在计算效率和内存使用方面面临着重大挑战

在本综合指南中，我们将深入研究 Flash Attention，探索其核心概念、实现细节以及它对机器学习领域的深远影响。

问题：注意力机制成本高昂

在深入研究解决方案之前，让我们首先了解 Flash Attention 旨在解决的问题。注意力机制虽然功能强大，但计算成本很高，尤其是对于长序列而​​言。

注意力机制

标准注意力机制：简要回顾

Transformer 模型中的标准注意力机制可以用以下公式来概括：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d) V

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d) V

其中 Q、K 和 V 分别是查询、键和值矩阵，d 是键向量的维度。

虽然这个公式很优雅，但它的实现会导致一些效率低下的问题：

内存瓶颈：中间注意力矩阵 (QK^T) 的大小为 N x N，其中 N 是序列长度。对于长序列，这会很快耗尽可用的 GPU 内存。冗余内存访问：在标准实现中，注意力矩阵被计算出来，存储在高带宽内存 (HBM) 中，然后读回进行 softmax 操作。这种冗余内存访问是一个主要瓶颈。GPU 计算利用率不足：现代 GPU 的计算能力 (FLOPS) 远远高于内存带宽。标准注意力实现受内存限制，导致 GPU 的大部分计算潜力未得到利用。

内存瓶颈 冗余内存访问 GPU 计算利用率不足 分数