Flash Attention: 高效注意力机制解析

什么是 Flash Attention？

Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型 优化的高效注意力计算方法。与传统注意力机制相比，它通过 分块计算、显存优化 和 数值稳定性改进，实现了在 长序列任务 中的显著加速，同时大幅降低了显存占用。

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Flash Attention 与普通 Attention 的对比

特性	普通 Attention	Flash Attention
计算复杂度	$O(n^2)$，长序列显存占用高	$O(n^2)$，通过分块优化显存使用
显存占用	必须存储完整的注意力矩阵 $n\times n$	分块计算避免存储完整矩阵，显存开销显著降低
数值稳定性	可能因 Softmax 计算溢出导致不稳定	分块归一化（log-sum-exp 技术）保证数值稳定性
适用场景	适合短序列任务	长序列任务的理想选择，如长文档建模、视频建模

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为什么选择 Flash Attention？

优点

1. 显存高效：避免存储完整的注意力矩阵，支持更长的序列处理。
2. 计算快速：使用分块和 CUDA 优化，比普通 Attention 加速 2-4 倍。
3. 数值稳定：改进 Softmax 的实现，支持更大的输入范围。
4. 适合长序列任务：如 NLP 长文档处理、生物信息学蛋白质序列建模、高分辨率视频分析。

局限性

1. 实现复杂：依赖 CUDA 核心优化，难以手动实现完整功能。
2. 硬件要求高：需要现代 GPU 和高效的内存管理。

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Flash Attention 的工作原理

核心机制

1. 传统公式：
   $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{Softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

2. Flash Attention 的优化：

   • 分块计算：避免存储完整的 $n\times n$ 矩阵。
   • 块内归一化：
     $$\text{Softmax}(x)=\frac{\exp (x-\max (x))}{\sum \exp (x-\max (x))}$$
   • CUDA 并行化：结合 kernel fusion 实现高效矩阵运算。

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Flash Attention 实现代码

普通 Attention 示例

import torchdef attention(Q, K, V):d_k = Q.size(-1)scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k))attention = torch.softmax(scores, dim=-1)output = torch.matmul(attention, V)return output

Flash Attention 示例（简化）

def flash_attention(Q, K, V, block_size=32):batch_size, seq_len, hidden_dim = Q.size()d_k = hidden_dimoutput = torch.zeros_like(Q)for i in range(0, seq_len, block_size):for j in range(0, seq_len, block_size):Q_block = Q[:, i:i+block_size, :]K_block = K[:, j:j+block_size, :]V_block = V[:, j:j+block_size, :]scores = torch.matmul(Q_block, K_block.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k))max_scores = torch.max(scores, dim=-1, keepdim=True)[0]scores = scores - max_scoresattention = torch.exp(scores)attention = attention / torch.sum(attention, dim=-1, keepdim=True)output[:, i:i+block_size, :] += torch.matmul(attention, V_block)return output

Flash Attention 的工作原理展示

Flash Attention 的核心优化在于 分块计算（Blockwise Attention Calculation），通过分块减少显存占用，并保持计算效率和数值稳定性。以下是 Flash Attention 的工作流程及分块计算的具体实现细节：

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核心流程

Flash Attention 的实现主要分为以下几步：

1. 输入序列分块：

   • 将输入的 Q、K 和 V 分成小块（block_size），避免一次性计算完整的注意力矩阵。
   • 每个块分别计算局部的点积、Softmax 和加权结果。

2. 块内注意力计算：

   • 对每个块内计算注意力分布，使用数值稳定的 Softmax 优化，避免数值溢出问题。

3. 逐块累积输出：

   • 将分块结果逐步累积，得到最终的全局注意力输出。

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示例：分块计算

输入矩阵

假设：

1. 输入矩阵 Q（Query）：形状为 4 × 4，表示序列长度为 4，隐藏维度为 4。
2. 输入矩阵 K（Key）：形状为 4 × 4，与 Q 的形状一致。
3. 输入矩阵 V（Value）：形状为 4 × 4，与 Q 和 K 的形状一致。
4. 分块大小 block_size：假设为 2，表示每次处理 2 个序列块。

示例输入矩阵

Q = [[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1],[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]K = [[1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1],[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]V = [[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2],[3, 3, 3, 3],[4, 4, 4, 4]]步骤 1：分块将 Q 和 K 按行进行分块，每块大小为 block_size=2：Q 分块：
Q_1 = [[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1]]Q_2 = [[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]K 分块：
K_1 = [[1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1]]K_2 = [[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]V 分块：
V_1 = [[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]V_2 = [[3, 3, 3, 3],[4, 4, 4, 4]]步骤 2：块间点积计算计算每个块的点积 Q_block × K_block^T，并缩放：计算 ( Q_1 \times K_1^T )：Q_1 × K_1^T = [[1, 2, 3, 4]   ×   [[1, 0, 1, 0]^T    = [[15, 14],[4, 3, 2, 1]]        [0, 1, 0, 1]]     [10, 20]]缩放结果（假设隐藏维度 ( d_k = 4 )，缩放因子为 ( \sqrt{4} = 2 )）：Scores = [[15 / 2, 14 / 2],[10 / 2, 20 / 2]] = [[7.5, 7.0],[5.0, 10.0]]计算 ( Q_1 \times K_2^T )：Q_1 × K_2^T = [[1, 2, 3, 4]   ×   [[1, 1, 1, 1]^T    = [[30, 60],[4, 3, 2, 1]]        [2, 2, 2, 2]]     [20, 40]]缩放结果：Scores = [[30 / 2, 60 / 2],[20 / 2, 40 / 2]] = [[15.0, 30.0],[10.0, 20.0]]步骤 3：数值稳定的 Softmax 计算使用 最大值减法 技术对每个分块的 Scores 计算 Softmax，避免数值溢出。对 ( Q_1 \times K_1^T ) 的 Scores 计算：Scores = [[7.5, 7.0],[5.0, 10.0]]最大值减法：[[7.5 - 7.5, 7.0 - 7.5],[5.0 - 10.0, 10.0 - 10.0]] = [[0, -0.5],[-5,  0]]指数计算：[[exp(0), exp(-0.5)],[exp(-5), exp(0)]] = [[1.0, 0.6065],[0.0067, 1.0]]Softmax 归一化：[[1.0 / (1.0 + 0.6065), 0.6065 / (1.0 + 0.6065)],[0.0067 / (0.0067 + 1.0), 1.0 / (0.0067 + 1.0)]] = [[0.622, 0.378],[0.007, 0.993]]步骤 4：加权输出计算使用 Softmax 权重和 V 的块计算加权输出。( Q_1 ) 的加权结果：Output_1 = Softmax(Q_1 × K_1^T) × V_1 = [[0.622, 0.378]   ×   [[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]]     [2.622, 2.622, 2.622, 2.622]]类似地，依次计算 ( Q_2 × K_2^T ) 的输出，逐块累积所有块的结果。最终输出将所有分块的输出累加到最终结果矩阵中，得到完整的注意力结果矩阵 Output。Flash Attention 的优势1.	显存优化：•	普通 Attention 需要存储完整的注意力矩阵，显存占用为 ( O(n^2) )。•	Flash Attention 仅存储分块结果，显存占用为 ( O(n \cdot \text{block_size}) )。2.	计算效率：•	分块计算可以并行化，结合 CUDA 核心优化，速度显著提高。3.	数值稳定性：•	使用块级 Softmax 和最大值归一化，避免长序列点积的数值溢出问题。