Together AI发布了FlashAttention-3和FlashAttention-4，这是其用于大语言模型的GPU加速注意力机制的重大升级。FlashAttention-3专为Hopper GPU设计，通过利用张量核心（Tensor Cores）和张量内存加速器（Tensor Memory Accelerator）等新硬件特性并支持FP8精度，实现了高达75%的利用率和比前代产品快1.5-2倍的速度。FlashAttention-4则针对Blackwell GPU进行了优化，通过流水线计算和解决超越函数及内存流量瓶颈，进一步提升了性能，达到了71%的利用率，并提供了比现有库显著的速度提升。 AI
影响 这些优化的注意力机制有望显著加快大语言模型的训练和推理速度，从而实现更长的上下文窗口和更高效的GPU利用率。
排序理由 该集群描述了用于优化特定GPU架构上注意力机制的新算法技术和软件发布（FlashAttention-3和-4），详细介绍了性能改进和硬件特性利用情况。
- cuDNN
- FlashAttention-4
- NVIDIA B200
- NVIDIA Blackwell GPU
- NVIDIA Hopper H100
- Together AI
- Triton
- Blackwell GPUs
- FlashAttention-3
- FP8
- Hopper GPUs
- LLMs
- Tensor Cores
- Tensor Memory Accelerator
- Transformer
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