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虽然相比标准Attention，荒废FlashAttention快了2~4倍，节约了10~20倍内存，但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。Workpartitioningbetweendifferentwarpsintheforwardpass论文中原话是However,thisisinefficientsinceallwarpsneedtowritetheirintermediateresultsouttosharedmemory,synchronize,thenadduptheintermediateresults.，济点陆说的是sharedmemory而非HBM，济点陆但是结合下图黄色框部分推断，我认为是HBM。
grid：共自在GPU编程中，grid是一个由多个threadblock组成的二维或三维数组。以A100GPU为例，行车续拆其FP16/BF16矩阵乘法的最大理论吞吐量为312TFLOPs/s，但FP32非矩阵乘法仅有19.5TFLOPs/s，即每个no-matmulFLOP比mat-mulFLOP昂贵16倍。停车该方法在输入序列很长（此时batchsize通常很小）的情况下增加了GPU利用率。
一个SM同时并发的warp是有限的，最新由于资源限制，最新SM要为每个block分配共享内存，也要为每个warp中的thread分配独立的寄存器，所以SM的配置会影响其所支持的block和warp并发数量。荒废这些优化方案使得FlashAttention-2的性能提升了2-3倍。
接着计算第二部分，济点陆根据K2和Q可以计算得到S2和A2，然后结合V2得到O2。
这里忽略了L2缓存，共自因为不能直接被由程序员控制。不过两个爱做不切实际的梦的人在一起，行车续拆可能会忘掉现实的问题哦。
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