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- FlashAttention 的速度优化原理是怎样的？ - 知乎
Flash Attention在做的事情，其实都包含在它的命名中了（Fast and Memory Efficient Exact Attention with IO-Awareness），我们逐一来看： (1）Fast（with IO-Awareness），计算快。
- FlashAttention-3 发布！有什么新优化点？ - 知乎
看完技术报告，Flash Attention 3（FA3）在Hopper架构上的优化细致入微到warp-level了，当然作者列表里看到有NVIDIA高人指点，这也不觉意外。 FA3的推出标志着大模型的CUDA算子优化不能说进入深水区，而是进入了马里亚纳海沟了。
- FlashAttention 的速度优化原理是怎样的？ - 知乎
Flash Attention FlashAttention Forwad FlashAttention Backward 稍微感受下就好了，下面讲解完，就会惊讶可以看懂上面的内容。 （2）Softmax公式 FlashAttention的核心是对Self-Attention的计算进行分块计算。 对于矩阵乘法而言，可以直接通过分块来达到分块计算的目的。
- 2023年7月18日更新的flash attention2实测效果如何？ - 知乎
在V1的讲解中，我们通过详细的图解和公式推导，一起学习了Flash Attention的整体运作流程。 如果大家理解了V1的这块内容，就会发现V2的原理其实非常简单： 无非是将V1计算逻辑中的内外循环相互交换，以此减少在shared memory上的读写次数，实现进一步提速。
- flash-attention为什么省显存？ - 知乎
1 3 Flash Attention 的计算思路 在理解 Flash Attention 计算原理之前，先来了解一下 Online Softmax 计算思路，笔者在上一篇文章中对其进行了详细介绍。 【CUDA编程】online softmax 的 CUDA 实现 Flash Attention 的核心策略在于，沿着序列长度维度对 Q、K、V 进行分块处理。
- 如何评价RTX2080Ti 22G魔改版？ - 知乎
这个价位上目前还能买到A2，但只有3050的性能明显不太够看。 Ampere和Ada架构相比Turing的优势，一是工艺改进带来的能耗优化，二是支持更多的数据类型在tensor加速，比如bf16甚至fp8，附带就是flash-attention (2+)依赖硬件架构，这些改进都足够面向未来。
- flashattention中为什么Br的分块要取min，Bc除以4我理解是 . . .
FlashAttention不需要保留中的S和P矩阵，而是整个Attention计算融合到单个CUDA Kernel中。 FlashAttention利用了Tiling (forward)+Recompute (backward)对Attention计算进行融合，特别是对于forward阶段的tiling，可以看做是对online-softmax技术的一种延伸。
- 如何优化transformer的attention? - 知乎
算法优化：例如 低秩近似等，比如 flash attention-2 等，根据GPU或者 NPU 的内部 SRAM 的大小，对QKV 这样的大tensor进行分块，然后用 GPU 的 Kernel完成了整个 Attention的操作完成，将 IO 可能减少到了极限，同时也就是将整体的时间减少到了极致。
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