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这是一篇硬核的优化Transformer的工作。众所周知，Transformer模型的计算量和储存复杂度是 $O(N^2)$ 。尽管先前有了大量的优化工作，比如LongFormer、Sparse Transformer、Reformer等等，一定程度上减轻了Transformer的资源消耗，但对Transformer的性能有所折损，且扩展性不强，不能泛化到其它领域、以及复杂结构的叠加。

这篇工作从底层对Transformer的计算和读写进行了优化，主要有三个贡献：

1. 加速了模型计算：现在GPU的计算速度已经远远超过了内存读写速度，当GPU完成计算后，内存确还在读取数据，造成GPU闲置而内存繁忙读（消费者早就消费完了，生产者还在缓慢生产）的现象，也就是内存墙问题。FlashAttention通过tiling和算子融合计算，将复杂操作放到SRAM中计算，并减少从HBM读取次数，加快了模型计算速度。而之前的工作虽然减少了Transformer的计算复杂度，却并没有减少模型计算时间。
2. 节省了显存：FlashAttention通过引入全局统计量，避免实例化大注意力矩阵，减少了显存占用。
3. 精确注意力：FlashAttention从底层优化了Transformer的计算，但是任务指标上没有任何折损，与普通的Transformer结果是完全等价。

现代GPU内存分级

参考

• FlashAttention:加速计算,节省显存, IO感知的精确注意力