FlashAttention

简介:

快速且内存高效的精确注意力机制

功能:

支持多种GPU架构,包括Ampere、Ada和Hopper。

提供数据类型fp16和bf16的支持,针对特定GPU架构优化。

实现了可扩展的头维度,最高支持256。

支持因果注意力和非因果注意力,适应不同的模型需求。

提供了简化的API接口,便于集成和使用。

支持滑动窗口局部注意力机制,适用于需要局部上下文信息的场景。

需求人群:

"目标受众主要是深度学习研究者和开发者,特别是那些在处理大规模语言模型时需要优化计算资源和内存使用的用户。FlashAttention通过减少内存占用和提高计算效率,使得在有限的硬件资源下也能训练和部署大型模型。"

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