随着大型语言模型(LLM)加速落地,扩展模型上下文窗口变得越来越重要。然而,Transformer 架构的核心 —— 注意力层的时间复杂度和空间复杂度与输入序列长度的平方成正比。这使得扩展模型上下文窗口存在挑战。2022 年,一种快速、内存高效的注意力算法 ——FlashAttention 问世,该算法无需任何近似即可加速注意力并减少内存占用。FlashAttention 对注意力计算进行重新排序的算法,并利用 tiling 和重计算来显著加快计算速度,将内存使用量从序列长度的二次减少到线性。2023 年,研究团队宣布推出 FlashAttention-2,在算法、并行化和工作分区等方面有了显著改进。现在,来自 Meta、英伟达、Together AI 等机构的研究者宣布推出 FlashAttention-3,它采用了加速 Hopper GPU 注意力的三种主要技术: