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原標題：英偉達又賺到了！FlashAttention3來了：H100利用率飆升至75%
關鍵字：注意力,矩陣,精度,速度,算法
文章來源：機器之心
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機器之心報道
編輯：陳陳、小舟740 TFLOPS！迄今最強 FlashAttention 來了。隨著大型語言模型（LLM）加速落地，擴展模型上下文窗口變得越來越重要。然而，Transformer 架構的核心 —— 注意力層的時間復雜度和空間復雜度與輸入序列長度的平方成正比。這使得擴展模型上下文窗口存在挑戰。
2022 年，一種快速、內存高效的注意力算法 ——FlashAttention 問世，該算法無需任何近似即可加速注意力并減少內存占用。
FlashAttention 對注意力計算進行重新排序的算法，并利用 tiling 和重計算來顯著加快計算速度，將內存使用量從序列長度的二次減少到線性。2023 年，研究團隊宣布推出 FlashAttention-2，在算法、并行化和工作分區等方面有了顯著改進。
現在，來自 Meta、英偉達、Together AI 等機構的研究者宣布推出 FlashAttention-3，它采用了加速 Hopper GPU 注意力的三種主要技術：
通過 warp-specialization 重疊整體計算和數據移動；
交錯分塊 matmul 和 softmax

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