斯坦福繼Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding
斯坦福大學(xué)此前提出的FlashAttention算法，能夠在BERT-large訓(xùn)練中節(jié)省15%，將GPT訓(xùn)練速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2，擁有了更好的并行性和工作分區(qū)，讓計(jì)算提速200%，上下文長度擴(kuò)展更任性！
Flash-Decoding不僅借鑒了FlashAttention的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)可以顯著加快推理過程中的注意力，使非常長的序列的生成速度提高8倍。也可以極大提高了encoding速度。
審核編輯：劉清
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原文標(biāo)題：太強(qiáng)了！斯坦福繼Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding
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