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FlashAttention-2-优化的多头自注意力实现

FlashAttention-2是备受欢迎的算法的升级版,是一种优化的多头自注意力实现,可以同时节约内存和运行时间(与PyTorch基准相比,速度提升了2-4倍)。

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FlashAttention-2是备受欢迎的算法的升级版,是一种优化的多头自注意力实现,可以同时节约内存和运行时间(与PyTorch基准相比,速度提升了2-4倍)。
FlashAttention-2的特点:
1. 速度提升2-4倍
2. 优化的多头自注意力实现
3. 更好的工作划分
4. 减少非矩阵乘法浮点操作数的数量
5. 在每个线程块内部将工作分配给线程束

FlashAttention-2的功能:
1. 用于端到端训练GPT-style模型
2. 在A100 GPU上进行高效的神经网络训练
3. 提升模型训练的浮点操作数利用率

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