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本文介绍了FlashAttention，一种针对Transformer模型的快速且内存高效的精确注意力机制。通过IO感知的块处理技术和重计算策略，FlashAttention显著减少了GPU内存的读写操作，实现了2-4倍的速度提升和10-20倍的内存减少。实验结果显示，这种方法不仅加速了Transformer的训练，还能处理更长的序列，提高了模型质量。
| Flash Attention的工作，即快速且内存高效的具有IO感知的精确注意力机制！ |
文章目录
- 视频下载链接： FlashAttention: 具有IO意识的快速且内存高效的精确注意力机制！
- 论文链接: https://arxiv.org/abs/2205.14135
- Gtihub链接：
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