Что такое FlashAttention с точки зрения kernel-программирования?

FlashAttention — это оптимизированный CUDA kernel для вычисления механизма внимания (attention) в трансформерах, который значительно ускоряет вычисления и снижает потребление памяти.

С точки зрения kernel-программирования, FlashAttention реализует вычисление attention с использованием эффективного управления памятью и параллелизмом на GPU. Ключевые особенности:

• Использование блоков shared memory для хранения промежуточных данных, что снижает обращения к медленной глобальной памяти.
• Вычисление attention в потоках с минимальным дублированием данных.
• Оптимизация вычисления softmax с учётом числовой стабильности.
• Обработка больших последовательностей без необходимости загружать все данные в память одновременно.

Это позволяет выполнять attention быстрее и с меньшим потреблением памяти по сравнению с классическими реализациями, что критично для обучения больших моделей.

Примерно, kernel загружает блоки ключей и запросов, вычисляет скалярные произведения, применяет softmax и умножает на значения, используя shared memory для ускорения и минимизации глобальных обращений.