FP8 attention精度问题分析，提出反向迭代与S=256缩放

一篇新的研究论文分析了FP8 attention计算中的精度挑战，特别关注当概率矩阵（P）被转换为FP8时的softmax概率矩阵。该研究发现了一种称为“P-collapse”的问题，它在正向KV迭代时发生，导致非sink概率值下溢。研究人员提出了一种解决方案，结合反向KV迭代和静态缩放因子S=256（2^8），以消除这种下溢并提高输出精度。 AI

影响 这项研究为优化attention机制的FP8精度提供了量化见解，可能提高大型模型训练和推理的效率。

排序理由 学术论文，详细介绍了对计算精度问题的新颖分析并提出了解决方案。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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