PyTorch Transformer Flash Attention机制：内存访问优化与CUDA Kernel融合的底层实现 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨PyTorch Transformer中Flash Attention机制的底层实现，重点关注其在内存访问优化和CUDA Kernel融合方面的关键技术。Flash Attention的设计目标是解决传统Attention机制在高精度和长序列场景下的内存瓶颈问题，并提升计算效率。 1. 传统Attention机制的内存瓶颈 在深入了解Flash Attention之前，我们需要回顾一下标准Attention机制在计算过程中的内存占用情况。考虑一个包含查询(Q)、键(K)、值(V)的Attention层，它们的形状分别是(B, H, L, D)，其中B是batch size，H是头数(number of heads)，L是序列长度，D是每个头的维度(head dimension)。 计算Attention权重： 首先，我们需要计算Q和K的相似度，得到Attention权重矩阵。这个矩阵的形状是(B, H, L, L)。具体计算 …
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