Flash Attention

Flash Attention: 高效注意力机制解析

什么是 Flash Attention？

Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型 优化的高效注意力计算方法。与传统注意力机制相比，它通过 分块计算、显存优化 和 数值稳定性改进，实现了在 长序列任务 中的显著加速，同时大幅降低了显存占用。

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Flash Attention 与普通 Attention 的对比

特性	普通 Attention	Flash Attention
计算复杂度	$O(n^2)$，长序列显存占用高	$O(n^2)$，通过分块优化显存使用
显存占用	必须存储完整的注意力矩阵 $n\times n$	分块计算避免存储完整矩阵，显存开销显著降低
数值稳定性	可能因 Softmax 计算溢出导致不稳定	分块归一化（log-sum-exp 技术）保证数值稳定性
适用场景	适合短序列任务	长序列任务的理想选择，如长文档建模、视频建模

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为什么选择 Flash Attention？

优点

1. 显存高效：避免存储完整的注意力矩阵，支持更长的序列处理。
2. 计算快速：使用分块和 CUDA 优化，比普通 Attention 加速 2-4 倍。
3. 数值稳定：改进 Softmax 的实现，支持更大的输入范围。
4. 适合长序列任务：如 NLP 长文档处理、生物信息学蛋白质序列建模、高分辨率视频分析。

局限性

1. 实现复杂：依赖 CUDA 核心优化，难以手动实现完整功能。
2. 硬件要求高：需要现代 GPU 和高效的内存管理。

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Flash Attention 的工作原理

核心机制

1. 传统公式：
   Attention ( Q , K , V ) = Softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\fra