【第578期】FlashAttention-4：针对 Blackwell 架构的算法与内核协优设计

Seventy3 · May 1, 2026 · 20m

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今天的主题是：

FlashAttention-4: Algorithm and Kernel Pipelining Co-Design for Asymmetric Hardware Scaling

Summary

作为 Transformer 架构的核心层，注意力机制（Attention） 是大语言模型和长文本应用中的性能瓶颈。虽然 FlashAttention-3 通过异步执行和 Warp 特化（warp specialization）针对 Hopper GPU 优化了注意力计算，但其主要目标仍是 H100 架构。

当前，AI 行业正迅速转向部署基于 Blackwell 的系统（如 B200 和 GB200）。由于硬件扩展的不对称性，这些系统表现出截然不同的性能特征：其 Tensor Core 吞吐量翻倍，而其他功能单元（如共享内存带宽、指数运算单元）的提升较慢或保持不变。

为了应对 Blackwell GPU 上这些变化的瓶颈，我们开发了…