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FlashAttention新升級！斯坦福博士一人重寫算法，第二代實現了最高9倍速提升。

繼超快且省內存的注意力算法FlashAttention爆火后，升級版的2代來了。FlashAttention-2是一種從頭編寫的算法，可以加快注意力并減少其內存占用，且沒有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。

甚至，相較于PyTorch的標準注意力，其運行速度最高可達9倍。

一年前，StanfordAILab博士Tri Dao發布了FlashAttention，讓注意力快了2到4倍，如今，FlashAttention已經被許多企業和研究室采用，廣泛應用于大多數LLM庫。如今，隨著長文檔查詢、編寫故事等新用例的需要，大語言模型的上下文以前比過去變長了許多——GPT-4的上下文長度是32k，MosaicML的MPT上下文長度是65k，Anthropic的Claude上下文長度是100k。但是，擴大Transformer的上下文長度是一項極大的挑戰，因為作為其核心的注意力層的運行時間和內存要求，是輸入序列長度的二次方。Tri Dao一直在研究FlashAttention-2，它比v1快2倍，比標準的注意力快5到9倍，在A100上已經達到了225 TFLOP/s的訓練速度！

論文鏈接：https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf

項目鏈接：

https://github.com/Dao-AILab/flash-attention

FlashAttention-2：更好的算法、并行性和工作分區

端到端訓練GPT模型，速度高達225 TFLOP/s

雖說FlashAttention在發布時就已經比優化的基線快了2-4倍，但還是有相當大的進步空間。比方說，FlashAttention仍然不如優化矩陣乘法（GEMM）運算快，僅能達到理論最大FLOPs/s的25-40%（例如，在A100 GPU上的速度可達124 TFLOPs/s）。

▲ GEMM如何用于卷積在過去的幾個月里，研究人員一直在開發FlashAttention-2，它的性能指標比第一代更強。研究人員表示，2代相當于完全從頭重寫，使用英偉達的CUTLASS 3.x及其核心庫CuTe。從速度上看，FlashAttention-2比之前的版本快了2倍，在A100 GPU上的速度可達230 TFLOPs/s。當使用端到端來訓練GPT之類的語言模型時，研究人員的訓練速度高達225 TFLOPs/s（模型的FLOP利用率為72%）。

對注意力計算重新排序

我們知道，FlashAttention是一種對注意力計算進行重新排序的算法，利用平鋪、重新計算來顯著加快計算速度，并將序列長度的內存使用量從二次減少到線性。

研究人員將輸入塊從HBM（GPU內存）加載到SRAM（快速緩存），并對該模塊執行注意，更新HBM中的輸出。由于沒有將大型中間注意力矩陣寫入HBM，內存的讀/寫量也跟著減少，進而帶來了2-4倍的執行時間加速。下圖是FlashAttention的前向傳遞圖：通過平鋪和softmax重新縮放，研究人員人員按模塊進行操作，避免從HBM讀取或是寫入，同時獲得正確輸出，無需近似。

然而，FlashAttention仍然存在一些低效率的問題，這是由于不同線程塊之間的工作劃分并不理想，以及GPU上的warp——導致低占用率或不必要的共享內存讀寫。

更少的non-matmulFLOP（非矩陣乘法浮點計算數）

研究人員通過調整FlashAttention的算法來減少non-matmul FLOP的次數。這非常重要，因為現代GPU有專門的計算單元（比如英偉達GPU上的張量核心），這就使得matmul的速度更快。例如，A100 GPU FP16/BF16 matmul的最大理論吞吐量為312 TFLOPs/s，但non-matmul FP32的理論吞吐量僅為 19.5 TFLOPs/s。另外，每個非matmul FLOP比matmul FLOP要貴16倍。所以為了保持高吞吐量，研究人員希望在matmul FLOP上花盡可能多的時間。研究人員還重新編寫了FlashAttention中使用的在線softmax技巧，以減少重新縮放操作的數量，以及邊界檢查和因果掩碼操作，而無需更改輸出。

更好的并行性

FlashAttention v1在批大小和部數量上進行并行化處理。研究人員使用1個線程塊來處理一個注意力頭，共有 (batch_size * head number) 個線程塊。

▲在前向處理（左圖）中，研究者將Worker（線程塊）并行化，每個Worker負責處理注意力矩陣的一個行塊。在后向處理過程中（右圖），每個Worker處理注意力矩陣的一個列塊

每個線程塊都在流式多處理器（SM）運行，例如，A100 GPU上有108個這樣的處理器。當這個數字很大（比如 ≥80）時，這種調度是有效的，因為在這種情況下，可以有效地使用GPU上幾乎所有的計算資源。在長序列的情況下（通常意味著更小批或更少的頭），為了更好地利用GPU上的多處理器，研究人員在序列長度的維度上另外進行了并行化，使得該機制獲得了顯著加速。

更好的工作分區

即使在每個線程塊內，研究人員也必須決定如何在不同的warp（線程束）之間劃分工作（一組32個線程一起工作）。研究人員通常在每個線程塊使用4或8個warp，分區方案如下圖所示。研究人員在FlashAttention-2中改進了這種分區，減少了不同warp之間的同步和通信量，從而減少共享內存讀/寫。

對于每個塊，FlashAttention將K和V分割到4個warp上，同時保持Q可被所有warp訪問。這稱為「sliced-K」方案。然而，這樣做的效率并不高，因為所有warp都需要將其中間結果寫入共享內存，進行同步，然后再將中間結果相加。而這些共享內存讀/寫會減慢FlashAttention中的前向傳播速度。在FlashAttention-2中，研究人員將Q拆分為4個warp，同時保持所有warp都可以訪問K和V。在每個warp執行矩陣乘法得到Q K^T的一個切片后，它們只需與共享的V切片相乘，即可得到相應的輸出切片。這樣一來，warp之間就不再需要通信。共享內存讀寫的減少就可以提高速度。

?新功能：頭的維度高達256，多查詢注意力

FlashAttention僅支持最大128的頭的維度，雖說適用于大多數模型，但還是有一些模型被排除在外。FlashAttention-2現在支持256的頭的維度，這意味著GPT-J、CodeGen、CodeGen2以及Stable Diffusion 1.x等模型都可以使用FlashAttention-2來獲得加速和節省內存。v2還支持多查詢注意力（MQA）以及分組查詢注意力（GQA）。

▲GQA為每組查詢頭共享單個key和value的頭，在多頭和多查詢注意之間進行插值

這些都是注意力的變體，其中多個查詢頭會指向key和value的同一個頭，以減少推理過程中KV緩存的大小，并可以顯著提高推理的吞吐量。

注意力基準

研究人員人員在A100 80GB SXM4 GPU 上測量不同設置（有無因果掩碼、頭的維度是64或128）下不同注意力方法的運行時間。

研究人員發現FlashAttention-2比第一代快大約2倍（包括在xformers庫和Triton中的其他實現）。與PyTorch中的標準注意力實現相比，FlashAttention-2的速度最高可達其9倍。

▲A100 GPU上的前向+后向速度

只需在H100 GPU上運行相同的實現（不需要使用特殊指令來利用TMA和第四代Tensor Core等新硬件功能），研究人員就可以獲得高達335 TFLOPs/s的速度。

▲H100 GPU上的前向+后向速度

當用于端到端訓練GPT類模型時，FlashAttention-2能在A100 GPU上實現高達225TFLOPs/s的速度（模型FLOPs利用率為72%）。與已經非常優化的FlashAttention模型相比，端到端的加速進一步提高了1.3倍。

未來的工作

速度上快2倍，意味著研究人員可以用與之前訓練8k上下文模型相同的成本，來訓練16k上下文長度的模型。這些模型可以理解長篇書籍和報告、高分辨率圖像、音頻和視頻。同時，FlashAttention-2還將加速現有模型的訓練、微調和推理。在不久的將來，研究人員還計劃擴大合作，使FlashAttention廣泛適用于不同類型的設備（例如H100 GPU、AMD GPU）以及新的數據類型（例如fp8）。下一步，研究人員計劃針對H100 GPU進一步優化FlashAttention-2，以使用新的硬件功能（TMA、第四代Tensor Core、fp8等等）。將FlashAttention-2中的低級優化與高級算法更改（例如局部、擴張、塊稀疏注意力）相結合，可以讓研究人員用更長的上下文來訓練AI模型。研究人員也很高興與編譯器研究人員合作，使這些優化技術更好地應用于編程。