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虽然相比标准Attention,交额交易FlashAttention快了2~4倍,节约了10~20倍内存,但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。Workpartitioningbetweendifferentwarpsintheforwardpass论文中原话是However,thisisinefficientsinceallwarpsneedtowritetheirintermediateresultsouttosharedmemory,synchronize,thenadduptheintermediateresults.,突破说的是sharedmemory而非HBM,突破但是结合下图黄色框部分推断,我认为是HBM。
grid:亿元湖在GPU编程中,grid是一个由多个threadblock组成的二维或三维数组。以A100GPU为例,南首能容其FP16/BF16矩阵乘法的最大理论吞吐量为312TFLOPs/s,但FP32非矩阵乘法仅有19.5TFLOPs/s,即每个no-matmulFLOP比mat-mulFLOP昂贵16倍。次组该方法在输入序列很长(此时batchsize通常很小)的情况下增加了GPU利用率。
一个SM同时并发的warp是有限的,型储由于资源限制,型储SM要为每个block分配共享内存,也要为每个warp中的thread分配独立的寄存器,所以SM的配置会影响其所支持的block和warp并发数量。量双这些优化方案使得FlashAttention-2的性能提升了2-3倍。
接着计算第二部分,边协根据K2和Q可以计算得到S2和A2,然后结合V2得到O2。
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