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Flash-Attention

本文主要是对Flash-Attention的浅薄理解做一下记录，文中不免错误，请各位不吝赐教。
想学习细节请看视频：视频讲解

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来龙去脉

随着大模型参数量和数据量的快速增长，其对显存和计算速度提出了很高的要求（淦，怎么开始写论文了），说白了，就是当句子长度变长的时候，自注意力计算出来的值需要存储$N^2$,也就是时间复杂度和空间复杂度都随着句子长度的增长，以$O(N^2)$增长，那么怎么缓解这个问题呢？之前很多方法，比如稀疏注意力机制，通过降低整体的计算量，来加快训练速度，但是这种做法往往会损失一定的精度。Flash-Attention从另一个角度来进行优化——数据从内存读取的速度。它发现真正计算速度被限制的原因是读取的太慢了。我们首先来看一下GPU的结构：

这里的SRAM为片上内存，读写速度块，但是内存小，HBM就是我们说的显存，比如40G，80G的，但是速度相对较慢。传统的Attention的计算需要不断的从HBM里读取，存储，有些中间结果，都是先存储到HBM 里，再进行读取（因为要计算梯度），这里他又两个bound,一种叫做计算型bound，比如大矩阵乘法等，一种是Memory bound,比如softmax,dropout等等，所以这里传统的Attention导致的问题，其实就是这里的Memory bound,通过将计算结果进行融合，也叫kernal融合，进行优化。

主要特点

• Falsh-Attention在计算Attention的时候采用了分块的技术，也就是将Q,K,V分块，加载到SRAM上，然后通过融合的kernal计算输出一个部分的O，以及一些辅助的变量，所以降低了访问HBM的次数，从而加快了计算速度。
• 同时，由于不在需要存储一些中间结果，所以降低了显存，将显存复杂度从$O(N^2)$降低到$O(N)$.
• 另一个特点是精确计算，其结果和原生的Attention的结果是等价的。

但是这里存在的一个问题是：分块计算的O，是真实的O吗，分块计算的注意力分数，是真实的注意力分数吗？不是，因为softmax分母是全局的和，这里要提一下，由于softmax中，指数操作容易造成FP16溢出，所以采用safe softmax的做法，即减去一个全局最大值，使每一项落在【0，1】的范围里。
为了和传统的Attention的输出一致，这里采用一种写法，如图所示，就是存储每一块的分数的最大值，然后再融合的时候，给每一项乘以一个额外的因子，从而抵消掉局部的影响。

总结

一张图完事！