FlashAttention: Эволюция и Оптимизация Механизма Внимания
Концепция FlashAttention преобразовала механизм внимания в больших языковых моделях, начиная с FlashAttention (2022), который перешел от квадратичной к линейной сложности по памяти. FlashAttention-2 (2023) увеличил скорость и оптимизировал работу на GPU NVIDIA A100, а FlashAttention-3 (2024) улучшил производительность с помощью асинхронного выполнения и поддержки низкоточных вычислений FP8 для новейшей архитектуры Hopper (H100), значительно увеличив максимальную длину контекста в современных LLM. 00:00 — Введение: FlashAttention как тайный двигатель революции ИИ. 00:31 — Проблема внимания: Узкое место в архитектуре ИИ. 00:48 — Вычислительный взрыв: Квадратичная сложность механизма внимания. 01:13 — Проблема памяти: Медленные обращения к HBM как главный тормоз. 01:41 — Прорыв FlashAttention (2022): Решение от команды из Стэнфорда. 02:25 — Метод "Tiling": Гениальный трюк мозаичной обработки данных. 03:42 — FlashAttention-2 (2023): Оптимизация параллелизма и удвоение скорости. 05:04 — FlashAttention-3 (2024): Глубокая интеграция с архитектурой NVIDIA Hopper. 06:32 — Революция контекста: Как FlashAttention увеличил память языковых моделей. 07:39 — Заключение: Новые возможности с почти безграничной памятью ИИ. Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
#FlashAttention #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #LLM #GPU #Трансформеры #Оптимизация #AI #МашинноеОбучение #NVIDIA
