FlashAttention-4
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- 2026-05-22 product_launch Together AI released FlashAttention-4, an optimized algorithm for Blackwell GPUs. 来源
1 天有情绪数据
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Modal 优化 FlashAttention-4 以实现更快的 LLM 推理速度
Modal 改进了 FlashAttention-4 内核，以提高大型语言模型（LLM）的推理速度，尤其是在解码密集型工作负载方面。他们的贡献侧重于调整并行策略，例如从查询并行转向键/值并行，并使用张量内存加速器（TMA）支持不规则的全局内存访问。该公司发现 CUDA 模板领域特定语言（CuTe DSL）在开发方面非常有效，并预计随着对未来内核开发基于平铺的编程模型的增强支持，将会有进一步的改进。
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Together AI发布FlashAttention-3和-4，加速大语言模型处理
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。FlashAttenti…
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CuTeDSL成为LLM推理的新GPU内核路径，挑战CUTLASS
LLM推理的GPU内核工程领域正在发生转变，CuTeDSL正崭露头角，有望成为C++ CuTe/CUTLASS的后继者。这种演变体现在FlashAttention-4和TorchInductor等技术中的行业趋势。对于2026年的开发者来说，选择C++ CUTLASS还是基于Python的CuTeDSL正成为一个关键考量，PyTorch和NVIDIA在其中扮演着重要角色。