英伟达又赚到了！FlashAttention3来了：H100利用率飙升至75%

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机器之心报道 编辑：陈陈、小舟 740 TFLOPS！迄今最强 FlashAttention 来了。 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 ………………………………