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添加硬件運用率;
  • 削減非矩陣運算 ,其移植到 ROCm HIP 的難度要高出 10 倍 ,即 H100 理論最大 FLOPS 運用率為 75% 。FlashAttention-4 的速度比英偉達 cuDNN 庫中的注意力核完成快可達 22%!初代 FlashAttention 帶來的增益也很明顯:在 BERT-large(序列長度 512)中比較 MLPerf 基線進步練習速度約 15%;GPT-2(序列長度 1K)進步約 3 倍;在 Long-Range Arena(序列長度 1K–4K)進步約 2.4 倍 。僅能到達理論峰值很低的份額(約 25–40%)