Writing Speed-of-Light Flash Attention for 5090 in CUDA C++
9 months ago
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- 博客文章详细介绍了使用CUDA C++为NVIDIA 5090 GPU实现Flash Attention的过程。
- 作者的目标是通过实现注意力机制来学习CUDA C++，因为现有工具如Triton缺乏某些功能特性。
- 性能测试显示，作者实现的版本在5090 GPU上达到了理论极限速度(SOL)的94.39%。
- 文章涵盖了五个内核版本，每个版本都引入了共享内存重排、流水线等优化技术。
- 关键优化包括减少存储体冲突、重叠内存操作与计算、以及高效利用Tensor Core。
- 作者将其实现代码与PyTorch的Flash Attention和CuDNN进行对比，指出具有竞争力的性能表现。
- 建议的未来工作包括实现反向传播、量化注意力机制以及使用Tensor Memory Accelerator (TMA)。