FlashAttention 系列技术详解：加速大模型训练的利器

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©  作者｜陈杰 机构｜中国人民大学 研究方向｜自然语言处理、大语言模型 本文将深入介绍 FlashAttention 系列技术的核心原理、算法优化及其在大模型训练中的实际应用。 通过减少内存开销和优化 GPU 并行计算，该技术显著提升了 Transformer 模型的训练效率，特别是在长序列处理上展现出强大优势。 文章也同步发布在  AI   Box  知乎专栏（知乎搜索 AI Box 专栏），欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言，交流探讨！ 背景与动机 为什么需要 FlashAttention？ Transformer 模型在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）领域取得了巨大成功。然而，传统的 自注意力（Self-Attention） 模块在处理长序列时面临 的时间和空间复杂度，这极大限制了其在长上下文处理上的效率。当输入序列长度 增大时，注意力机制的计算和内存开销急剧上升，导致模型训练速度 ………………………………