Какие преимущества и недостатки имеет FlashAttention по сравнению с другими методами внимания в PyTorch?

Преимущества FlashAttention по сравнению с другими методами внимания в PyTorch:

• Высокая скорость вычислений. benjaminwarner.dev shreyansh26.github.io FlashAttention вычисляет внимание для каждого блока перед переходом к следующему, что позволяет избежать дорогих операций с памятью для промежуточных результатов. benjaminwarner.dev
• Эффективное использование памяти. benjaminwarner.dev shreyansh26.github.io Можно обучать модели на последовательностях большой длины без проблем с нехваткой памяти. huggingface.co

Некоторые недостатки FlashAttention:

• Неэффективная параллелизация. benjaminwarner.dev Также есть проблемы с разделением потоков и доступом к общей памяти. benjaminwarner.dev
• Отсутствие поддержки вычисления оценок внимания с заполняющими токенами. huggingface.co Это приводит к значительному замедлению при пакетном выводе с заполняющими токенами. huggingface.co
• Потеря гибкости. pytorch.org Для реализации новых вариантов внимания часто нужно писать собственное ядро. pytorch.org