FlashAttention-2 to zoptymalizowana wersja algorytmu atencji, która znacząco przyspiesza trenowanie i inferencję modeli Transformer poprzez efektywniejsze wykorzystanie zasobów GPU. Dzięki poprawie równoległości obliczeń oraz redukcji operacji innych niż mnożenie macierzy, metoda ta pozwala na obsługę znacznie dłuższych sekwencji danych przy mniejszym zużyciu pamięci. Rozwiązanie to oferuje do 2-krotnie większą prędkość działania w porównaniu do pierwszej wersji FlashAttention, zachowując przy tym pełną precyzję wyników bez konieczności stosowania przybliżeń.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
