斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法，突破了Transformer增加序列长度时的注意力层瓶颈，实现了显著的内存节省和计算加速。
而发布不久的FlashAttention v2，更是比v1快了200%，进一步优化了算法、并行性和工作分区，
适用于更多AI大模型，为上下文长度扩展保驾护航！
为了让大家快速掌握最新成果，
研梦非凡
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《AI
前沿论
文解析系列—
FlashAttention
v2
》
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《AI前沿论文解析系列—
FlashAttention v2
》
1️⃣
论文引言
🔘 论文摘要、
简介、创新点
2️⃣
研究背景
🔘 研究动机
🔘 背景知识
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GPU performance characteristics
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Hardware角度
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GPU Software 编程角度
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Hardware和Software的联系
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Standard Attention Implementation
●
FlashAttention
3️⃣
算法核心
🔘Algorithm
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Forward pass
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Causal masking
🔘Parallelism
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Forward pass
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Backward pass
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Work Partitioning Between Warps
4️⃣
实验分析
🔘Benchmarking attention
🔘End-to-end training speed
5️⃣
讨论和展望
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资深算法工程师，具有丰富的深度学习研究经验。
现从事新能源汽车智能座舱语音对话高级算法研发工作，担任过芯片公司模型训练推理框架和高性能计算工程师、大模型资深算法工程师等。
主要研究方向 | 深度学习领域，
包括自然语言算法与应用、大语言模型预训练微调、模型推理加速、AIGC多模态、AI推理框架等，
熟悉多种编程语言及工具。曾发表学术论文多篇(均为独立发表)，工信部重点项目1项。
论文辅导招收学生方向 ：
大语言模型预训练和微调对齐、医疗大语言模型、code LLM算法研究。
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按不同的需求收费，区别于其他1v1论文辅导收全程指导费。
针对在完成论文的过程中某些部分遇到难题，而找不到路径的同学，协助其用更少的费用快速地解决问题。
●
导师根据学员实际情况与需求，
引导论文idea或给出论文idea；
●
导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标；
●
导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断。
●
实验设计，明确研究问题、研究目标和研究方法；
●
数据收集、整理与分析，确保数据的质量和完整性；
●
实验代码实现与模型训练；
●
实验微调与结果统计、呈现。
3️⃣
成稿（让写作professional）阶段
因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。
●
论文写作方法指导，
论文写作框架与格式；
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参考文献筛选与列举；
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期刊会议筛选与投稿建议指导；
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论文文字部分的修改与润色；
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论文中所必要的表格与图片制作。
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●
非常适合科研小白：
有科研需求，想融会贯通地使用算法模型，了解前沿进展和方向；
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非常适合转专业和研究领域做敲门砖用：
从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能。
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学习经典前沿论文，掌握算法原理和实现，了解不同算法的优劣势；
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指定领域创新点；
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Coding能力增强；
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论文写作方法以及投稿建议。
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主讲导师：顶会审稿人，
负责经典论文+前沿论文讲解+idea给予/方向建议+写作方法+投稿建议；
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私人群：每个同学都有与主讲导师私人讨论的小群（idea探讨以及课程内容答疑）；
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全程线上语音meeting+开麦沟通。
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根据需要发表论文的区位不同，
指导总周期在3到18个月不等。
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核心指导期是正常的上课指导周期，维护期是学员已经写出论文投出去后，可能会收到审稿意见要求修改或者退稿的情况（主讲导师会给同学进一步的修改建议，必要的话会约会议沟通，最多6次meeting）。
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在核心指导期，一般是每周1次1对1会议指导课，每次在45分钟左右。
