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电力大多数现代GPU包含专用的低精度矩阵乘法单元（如NvidiaGPU的TensorCore用于FP16/BF16矩阵乘法）。为了确保高吞吐量（例如超过最大理论TFLOPs/s的50％），拟重能业我们希望尽可能将时间花在matmulFLOPs上。
GPU执行模型小结：组置资产GPU有大量的threads用于执行操作（anoperation，也称为akernel）。通过观察分析，入近这种低效是由于GPU对不同threadblocks和warps工作分配不是最优的，造成了利用率低和不必要的共享内存读写。Causalmasking是attention的一个常见操作，成南特别是在自回归语言建模中，需要对注意力矩阵S应用因果掩码（即任何S，其中>的条目都设置为−∞）。
然后说明如何将任务分配给不同的threadblock进行并行计算，市平充分利用GPU资源。文山网储务上2.不需要对那些行索引严格小于列索引的块应用因果掩码。
FlashAttention利用GPU非匀称的存储器层次结构，电力实现了显著的内存节省（从平方增加转为线性增加）和计算加速（提速2-4倍），而且计算结果保持一致。
ParallelismFlashAttention在batch和heads两个维度上进行了并行化：拟重能业使用一个threadblock来处理一个attentionhead，总共需要threadblock的数量等于batchsize×numberofheads。[详情]水瓶女vs巨蟹男：组置资产水瓶座的守护星是天王星，所以水瓶座女生如果做一些无法描述的事情，巨蟹们也可以不用那么惊讶。
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