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大模型长文推理迎来“核弹级”提速！清华APBB框架狂飙10倍，Flash Attention直接被秒

还在为大模型处理长文本“龟速”而抓狂?别急!清华大学祭出“王炸”技术——APB 序列并行推理框架，直接给大模型装上“涡轮增压”引擎!实测显示，这项黑科技在处理超长文本时，速度竟比肩 Flash Attention 快10倍!没错，你没听错，是10倍!要知道，随着 ChatGPT 等大模型的爆火，AI 们“阅读”能力也水涨船高，动辄处理十几万字的长文不在话下。然而，面对海量信息，传统大模型的“大脑”却有点卡壳—— Transformer 架构虽强，但其核心的注意力机制就像一个“超级扫描仪”，文本越长，扫描范围呈指数级膨胀，速度自然就慢了下来。为了解决这个“卡脖子”难题，清华大学的科学家们联合多家研究机构和科技巨头，另辟蹊径，推出了 APB 框架。

新PyTorch API：几行代码实现不同注意力变体，兼具FlashAttention性能和PyTorch灵活性

用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。理论上，注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中，我们还需要优化像 FlashAttention 这样的注意力机制的实现。尽管这些融合的注意力机制大大提高了性能，且支持长上下文，但这种效率的提升也伴随着灵活性的丧失。对于机器学习研究人员来说，这就像是一种「软件彩票」—— 如果你的注意力变体不适合现有的优化内核，你将面临运行缓慢和 CUDA 内存不足的困境。一些注意力变体包括因果注意力、相对位置嵌入、Alibi、滑动窗口注意力、PrefixLM、文档掩码

比标准Attention提速5-9倍，大模型都在用的FlashAttention v2来了

一年时间，斯坦福大学提出的新型 Attention 算法 ——FlashAttention 完成了进化。这次在算法、并行化和工作分区等方面都有了显著改进，对大模型的适用性也更强了。