一、 论文题目（发表处-时间）
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness
二、主要方向
新型注意力机制
三、细化任务
一种具有 IO 感知，且兼具快速、内存高效的新型注意力算法
四、论文动机
一般对transformer中关键模块 self-attention进行速度优化，一般使用稀疏近似（通过镂空，其他越远越空的attention方法）低秩分解（将attn 矩阵）矩阵分解两个矩阵后计算。
但都没有节省GPU对内存访问，主要在内存保存注意力矩阵的部分进行改善。
五、论文中的主要贡献点
- softmax 处减少HBM
FlashAttention如何实现在不访问整个输入的情况计算softmax大的缩减，标准Attention算法由于要计算softmax，而softmax都是按行来计算的，即在和V做矩阵乘之前，需要让 Q、K 的各个分块完成整一行分块的计算得到Softmax的结果后，再和矩阵V分块做矩阵乘。而在Flash Attention中，将输入分割成块，并在输入块上进行多次传递，从而以增量方式执行softmax缩减。
- 反向传播 减少访问HBM
在后向传播中不存储中间注意力矩阵，以Flash Attention所提供的算法为例，通过对比标准Attention算法在实现过程中，标准Attention算法的实现需要将计算过程中的S、P写入到HBM中，而这些中间矩阵的大小与输入的序列长度有关且为二次型，因此Flash Attention就提出了不使用中间注意力矩阵，通过存储归一化因子来减少HBM内存的消耗。
在Flash Attention的前向计算算法中我们可以看出，Flash Attention算法并没有将S、P写入HBM中去，而是通过分块写入到HBM中去，存储前向传递的 softmax 归一化因子，在后向传播中快速重新计算片上注意力，这比从HBM中读取中间注意力矩阵的标准方法更快。即使由于重新计算导致 FLOPS 增加，但其运行速度更快并且使用更少的内存（序列长度线性），主要是因为大大减少了 HBM 访问量。
六、模型图/模型主框架描述
七、除了主贡献之外的亮点
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计算softmax时候不需要全量input数据，可以分段计算
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反向传播的时候，不存储attention matrix (N^2的矩阵)，而是只存储softmax归一化的系数。
八、数据集及效果
2.效果：
九、开源代码，开源数据集
十、论文/模型的缺陷、可以改进的点
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应该和稀疏近似，低秩分解并不冲突，将他们融合进一步实现attention加速，以及长度外推。
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在其他位置GPU io处进行一些调整。
十一、论文附件
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness
