原标题：斯坦福博士提出超快省显存Attention，GPT-2训练速度提升3.5倍，BERT速度创纪录
白交 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
Flash is all you need！
最近，一个超快且省内存的注意力算法 FlashAttention火了。
通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。
而它的表现还不止于此。
训练BERT速度相较于MLPerf训练记录提升15%； 训练GPT-2的速度提高3.5倍； 训练Transformer的速度比现有基线快。网友们纷纷表示惊叹：Great Job！这项工作对我来说很有用。
来看看这是一项什么样的研究~
FlashAttention
本文提出了一种IO感知精确注意力算法。
随着Transformer变得越来越大、越来越深，但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。 （自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方）
现有近似注意力方法，在试图通过去牺牲模型质量，以降低计算复杂度来解决该问题。
但存在一定的局限性，即不能提升运行时的训练速度。
研究者认为，应该 让注意力算法具有IO感知，即考虑显存级间的读写，比如大但慢的HBM （High Bandwidth Memory）技术与小但快的SRAM。
基于这样的背景，研究人员提出了FlashAttention，具体有两种加速技术：按块递增计算即 平铺、并在后向传递中重新计算注意力，将所有注意力操作融合到CUDA内核中。
FlashAttention使用平铺来防止大的?×?注意力矩阵 （虚线框）在GPU HBM上物化 (materialization)。在外部循环中 （红色箭头），FlashAttention循环通过K和V矩阵的块，并将其加载到SRAM。
在每个区块中，FlashAttention 循环Q矩阵的区块 （蓝色箭头）将其加载到 SRAM，并将注意力计算的输出写回 HBM。
这样就产生了一种注意力算法，在实际耗时 （wall-clock time）内，其内存效率和速度都很高，相比于标准的注意力算法可以更少地访问HBM。
结果比现有注意力算法都快
研究人员评估了FlashAttention来训练Transformer的影响，包括训练时间、模型准确性，以及注意力运行时间和内存效率。
首先在 训练速度上。FlashAttention比MLPerf 1.1的BERT速度记录高出15%。
在实现GPT-2上，比HuggingFace速度高出3倍，比Megatron的标准Transformer速度高出1.8倍，FlashAttention将LRA （long-range arena）的基准速度提高了2.4倍。
在 模型质量，FlashAttention将Transformer扩展到更长的序列，并且质量更好。
长上下文的语言建模。
如图所示，使用FlashAttention可以让GPT-2上下文长度增加4倍的情况下，训练时间还比Megatron-LM优化实现快30%，同时也获得了0.7的困惑度 （困惑度越低，说明语言模型越好）。
长文档分类
对较长序列的Transformer训练可以提高MIMIC-III和ECtHR数据集的性能，比如序列长度为16K在MIMIC上比长度512多出4.3分。
MIMIC-III：包含重症监护室病人的出院总结，每个都有多个标签注释；ECtHR：包含欧洲人权法案的法律案件；两个数据集都包含很长的文本文件。
此外，还完成了第一个能在 Path-X和Path-256任务中实现非随机性能的Transformer模型。
之后，研究人员还完成了 基准测试，测量FlashAttention和块状稀疏 （Block-Sparse）FlashAttention的运行时间和内存性能，并与带有40GB HBM的A100 GPU上的各种注意力基线进行了比较。
结果显示，FlashAttention的运行时间，比PyTorch注意力实现快3倍；在短序列情况下，FlashAttention在短序列中仍比近似和稀疏注意力运行得快；至于块状稀疏的FlashAttention，在所有的序列长度上都比现有注意力实现都快。
至于在显存效率方面，FlashAttention 比PyTorch注意力基线高20倍。
在64k序列长度、其他所有算法都已经耗尽显存的情况下，FlashAttention的效率 仍比Linformer高2倍。
斯坦福博士一作
这篇研究来自斯坦福大学计算机系以及纽约州立大学布法罗分校。共同一作是两位斯坦福计算机博士生 Tri Dao和 Dan Fu。
感兴趣的朋友，可戳下方论文链接了解更多~
— 完—
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