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FlashAttention：突破Transformer内存瓶颈的IO感知革命

当Transformer模型处理4096个token的序列时，标准注意力机制需要消耗67GB内存存储中间矩阵——这个数字足以让最先进的GPU崩溃。FlashAttention通过重新思考内存访问模式，将这一数字降低到仅需原始内存的1/10，同时保持数学等价性。

引言：注意力机制的内存困境

2017年，Vaswani等人提出的Transformer架构彻底改变了自然语言处理领域。其核心自注意力机制（Self-Attention Mechanism）使模型能够同时处理序列中的所有位置，并动态计算它们之间的相关性。标准注意力计算遵循以下公式：

$$\mathbf{S}=\mathbf{Q}{\mathbf{K}}^{\top }\in {\mathbb{R}}^{N\times N},\mathbf{P}=\mathrm{softmax}(\mathbf{S}/\sqrt{d_k}),\mathbf{O}=\mathbf{PV}$$

其中$\mathbf{Q}$、$\mathbf{K}$、$\mathbf{V}$分别表示查询、键和值矩阵，$N$为序列长度，$d_k$为键向量的维度。缩放因子$1/\sqrt{d_k}$用于防止点积值过大导致softmax梯度消失。

然而，这种实现存在根本性缺陷：需要显式存储中间矩阵$\mathbf{S}$和$\mathbf{P}$到高带宽内存（HBM），导致$O(N^2)$的内存需求和$O(Nd+N^2)$次HBM访问。当序列长度$N$增大时（如达到1k-8k），内存访问成为主要性能瓶颈，限制了模型处理长序列的能力。

FlashAttention核心机制：IO感知优化

分块计算策略（Tiling）

FlashAttention的核心创新在于利用GPU内存层次结构进行IO感知优化。现代GPU具有多层内存结构：

• HBM：容量大（40-80GB），但带宽相对较低（1.5-2.0TB/s）
• SRAM：容量小（每流多处理器192KB），但带宽极高（19TB/s）

FlashAttention通过分块策略将计算分解为适合SRAM的小块：

$$\mathbf{Q}=\left[\begin{array}{c}{\mathbf{Q}}_1\\ ⋮\\ {\mathbf{Q}}_{T_r}\end{array}\right],\mathbf{K}=[\begin{array}{c}{\mathbf{K}}_1\\ ⋮\end{array}$$