别只知道 FlashAttention:带你算算 Attention 算子在不同 QKV 维度下的显存读写比例。
别只知道 FlashAttention 的效果好,理解其背后的原理——解决显存带宽瓶颈——对于优化深度学习模型至关重要。标准 Self-Attention 机制在序列长度 $L$ 较大时,其性能瓶颈并非是计算量(FLOPs),而是显存的读写...
别只知道 FlashAttention 的效果好,理解其背后的原理——解决显存带宽瓶颈——对于优化深度学习模型至关重要。标准 Self-Attention 机制在序列长度 $L$ 较大时,其性能瓶颈并非是计算量(FLOPs),而是显存的读写...
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...