Bilanz der Quelle: FlashAttention-2 optimiert die Aufteilung der Berechnungen über Warps und Thread-Blöcke, was zu einer Verdopplung der Geschwindigkeit auf A100-GPUs führt. Der Algorithmus ist inzwischen der Standard-Attention-Kernel in den meisten großen Deep-Learning-Frameworks.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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