本文介绍了如何使用CUDA编程实现二维线程块来处理Flash Attention中的softmax运算。详细讨论了二维线程块在处理矩阵乘法和softmax时的优化策略，包括如何使用共享内存提高数据访问速度，以及如何消除中间矩阵S。通过代码解释了二维线程块中softmax的算法细节，以及在实现过程中需要注意的问题，如线程块内部规约和数据同步。
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flash attention介绍
flash attention的介绍可以参考论文：FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention
with IO-Awareness，具体的数学公式参考下面这个图片：其中注意关于矩阵S有两个维度，softmax的操作维度是dim=1，用pytorch表示就是torch.softmax(S, dim=1)
对于flash attention来说，里面有两次矩阵乘法，对于这样的二维数组矩阵乘法，一般来说都会考虑使用二维线程块，但是我们之前实现的softmax都是以一维线程块来处理，其中专门用到了一个cub库的函数BlockReduce，经过本人测试，发现这个函数只能针对一维线程块做线程块内部的规约，不能用于二维线程块内部针对某个维度规约，因此在实现flash attention之前，我们需要编写一个二维线程块实现softmax的算法&
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