Attention优化｜2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3

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Attention优化｜2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3

 

重点标签 FlashAttention、算法优化、Transformer、Self-Attention、在线Softmax

文章摘要

文章首先从Online-Softmax的角度切入，逐步深入讲解了3-pass Safe-Softmax、2-pass Online-Softmax以及1-pass FlashAttention的原理。接着，详细讲解了FlashAttention-1和FlashAttention-2算法中的优化点、FlashAttention IO复杂度分析以及适用场景，并探讨了FlashAttention在分布式训推中的应用。文章还通过图解的方式，通俗易懂地讲解了FlashAttention中关于MQA/GQA以及Causal Mask的处理。

FlashAttention算法的核心在于优化Self-Attention的计算效率和访存效率。文章指出，FlashAttention利用Tiling技术和Recompute策略，将整个Attention计算融合到单个CUDA Kernel中，从而显著减少了显存使用和HBM IO Accesses。此外，文章还提到了FlashAttention在工程实现上的一些细节，例如Block Size的设置对算法性能的影响。

在分析FlashAttention V1和V2的优化点时，文章提到了减少非matmul的冗余计算、增加Tensor Cores运算比例、改进循环顺序以增加seqlen维度的并行性等。这些优化使得FlashAttention在特定场景下能够提供更快的Attention计算。

然而，文章也指出了FlashAttention的一些局限性。例如，当headdim较大时（如headdim > 256），FlashAttention可能不是最优选择。这是因为FlashAttention的IO复杂度在这种情况下可能不如原生的Attention计算。文章通过IO复杂度分析，帮助读者理解FlashAttention在不同场景下的适用性和性能表现。

总之，本文为读者提供了一个全面而深入的FlashAttention算法解析，不仅涵盖了算法原理和优化细节，还探讨了其在实际应用中的性能表现和局限性。通过图解和原理分析，文章使读者能够通俗易懂地掌握FlashAttention算法及其在大型语言模型领域的应用。

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原文作者: 极市平台