主要观点总结
本文介绍了FlashAttention-3的优化技术，该技术旨在提高GPU上注意力机制的效率，特别是在Hopper GPU上。通过利用新的硬件特性如WGMMA、TMA和FP8，FlashAttention-3实现了更高的性能和更低的内存使用。文章还解释了为何需要重叠GEMM和softmax操作，并介绍了几种重叠技术。此外，还提到了针对LLMs中异常值的不相关处理技术，以减少量化误差。最后，文章展示了一些FlashAttention-3的结果，并将其与其他实现进行了比较。
关键观点总结
关键观点1: FlashAttention-3的优化技术
FlashAttention-3通过利用Hopper GPU的新硬件特性（WGMMA、TMA和FP8）来提高GPU上注意力机制的效率。这些技术提高了GPU的利用率，加速了大型语言模型（LLMs）的训练和推理。
关键观点2: GEMM和softmax操作的重叠
为了提高效率，需要重叠GEMM和softmax操作。现代加速器上的非矩阵乘法操作（如特殊函数）比矩阵乘法操作慢得多，因此重叠这些操作可以显著提高性能。FlashAttention-3使用了多种重叠技术，包括warp调度器的手动调度。
关键观点3: 不相关处理技术减少量化误差
LLM激活可能存在比其他特征大得多的异常值，这会导致量化误差。FlashAttention-3利用不相关处理技术来减少量化误差，这是一种在量化文献中使用的技术。通过模拟异常值，该技术可以减少量化误差。
关键观点4: FlashAttention-3的结果和比较
文章展示了一些FlashAttention-3的结果，并将其与FlashAttention-2以及Triton和cuDNN的实现进行了比较。FlashAttention-3在FP16和FP8上都实现了显著的性能提升。
文章预览
英文原文（ Tri Dao ）： https:// tridao.me/blog/2024/flash3/ 中文翻译（手抓饼熊）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/708409249 总结 FlashAttention-3： 对H系列架构更好的优化（新的指令特性使用）； Gemm和Softmax计算重叠； FP8支持； Attention作为无处不在的Transformer架构的核心层，注意力是大型语言模型和长上下文应用的瓶颈。FlashAttention（以及FlashAttention-2）开创了一种通过最小化内存读/写来加速GPU上的注意力的方法，现在大多数库都在用它来加速Transformer的训练和推理。这导致了过去两年中LLM上下文长度的大幅增加，从2-4K（GPT-3，OPT）到128K（GPT-4），甚至1M（Llama 3）。然而，尽管取得成功， FlashAttention尚未充分利用现代硬件的新功能，FlashAttention-2在H100 GPU上仅实现了理论最大FLOP的35%利用率 。在这篇博文中，我们描述了三种加速Hopper GPU上注意力的主要技术： 利用Tensor Core
………………………………
