FlashAttention-3：Hopper架构下WGMMA指令与异步特性的Attention极限加速 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一下FlashAttention-3，它是一个针对Transformer模型中Attention机制的极致优化方案，尤其是在NVIDIA Hopper架构的GPU上表现出色。我们将着重分析FlashAttention-3如何利用Hopper架构的WGMMA（Warp Group Matrix Multiply Accumulate）指令和异步特性，实现Attention计算的极限加速。 1. Attention机制回顾与性能瓶颈 在深入FlashAttention-3之前，我们先简单回顾一下Attention机制，以及它在传统实现中存在的性能瓶颈。Attention机制的核心在于计算query (Q), key (K), value (V)之间的关系，以动态地加权不同的value向量。其数学表达式如下： Attention(Q, K, V) = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k)) * V 其中，Q、K、V分别是查询（Quer …
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