FlexAttention：PyTorch 的灵活性与 FlashAttention 的性能

理论上，“Attention is All You Need”（注意力即你所需）。然而，在实践中，我们还需要优化的注意力实现，例如 FlashAttention。

尽管这些融合的注意力实现显著提高了性能并支持长上下文，但这种效率是以牺牲灵活性为代价的。您不能再通过编写几个 PyTorch 运算符来尝试新的注意力变体——您通常需要编写一个新的自定义内核！这对于机器学习研究人员来说就像是一种“软件彩票”——如果您的注意力变体不适合现有的优化内核，您就会注定遇到运行时缓慢和 CUDA 内存不足的问题。

关于注意力变体的例子，我们有因果注意力、相对位置编码、Alibi、滑动窗口注意力、PrefixLM、文档掩码/样本打包/锯齿张量、Tanh 软限幅、分页注意力等。更糟糕的是，人们经常想要这些组合！滑动窗口注意力 + 文档掩码 + 因果注意力 + 上下文并行？或者分页注意力 + 滑动窗口 + Tanh 软限幅呢？

下面左图代表了当今世界的状况——一些掩码 + 偏差 + 设置的组合有现有的内核实现。但各种选项导致设置的数量呈指数级增长，因此总的来说，我们最终的支持非常零散。更糟糕的是，研究人员提出的新注意力变体将零支持。

为了彻底解决这个超立方体问题，我们引入了FlexAttention，一个新的 PyTorch API。

1. 我们提供了一个灵活的 API，允许用几行地道的 PyTorch 代码实现许多注意力变体（包括博客文章中提到的所有变体）。
2. 我们通过torch.compile将其转换为融合的 FlashAttention 内核，生成的 FlashAttention 内核不占用任何额外内存，并且性能可与手写内核媲美。
3. 我们还利用 PyTorch 的自动求导机制自动生成反向传播。
4. 最后，我们还可以利用注意力掩码中的稀疏性，从而显著优于标准注意力实现。

有了 FlexAttention，我们希望尝试新的注意力变体将只受限于您的想象力。

您可以在注意力健身房（Attention Gym）找到许多 FlexAttention 示例：https://github.com/pytorch-labs/attention-gym。如果您有任何很酷的应用，欢迎提交示例！

附：我们还发现这个 API 非常令人兴奋，因为它以一种有趣的方式利用了许多现有的 PyTorch 基础设施——更多内容将在最后介绍。

FlexAttention

这是经典的注意力方程

用代码表示

Q, K, V: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim]
score: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length] = (Q @ K) / sqrt(head_dim)
probabilities = softmax(score, dim=-1)
output: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim] = probabilities @ V

FlexAttention 允许用户定义函数score_mod:

用代码表示

Q, K, V: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim]
score: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length] = (Q @ K) / sqrt(head_dim)
modified_scores: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length] = score_mod(score)
probabilities = softmax(modified_scores, dim=-1)
output: Tensor[batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim] = probabilities @ V

此函数允许您在 softmax 之前修改注意力分数。令人惊讶的是，这足以满足绝大多数注意力变体（示例如下）！

具体来说，score_mod的预期签名有些独特。

def score_mod(score: f32[], b: i32[], h: i32[], q_idx: i32[], kv_idx: i32[])
    return score # noop - standard attention

换句话说，score是一个标量 PyTorch 张量，表示查询令牌和键令牌的点积。其余参数告诉您当前正在计算哪个点积——b（批次中的当前元素）、h（当前注意力头）、q_idx（查询中的位置）、kv_idx（键/值张量中的位置）。

要应用此函数，我们可以将其实现为

for b in range(batch_size):
    for h in range(num_heads):
        for q_idx in range(sequence_length):
            for kv_idx in range(sequence_length):
                modified_scores[b, h, q_idx, kv_idx] = score_mod(scores[b, h, q_idx, kv_idx], b, h, q_idx, kv_idx)

当然，FlexAttention 在底层并非如此实现。利用torch.compile，我们会自动将您的函数转换为一个融合的 FlexAttention 内核——保证有效，否则退款！

这个 API 最终出人意料地富有表现力。让我们看一些例子。

分数修改示例

完整注意力

我们先来看“完整注意力”或标准双向注意力。在这种情况下，score_mod是一个空操作——它接受分数作为输入，然后原样返回。

def noop(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    return score

并端到端使用它（包括前向和后向）

from torch.nn.attention.flex_attention import flex_attention

flex_attention(query, key, value, score_mod=noop).sum().backward()

相对位置编码

一种常见的注意力变体是“相对位置编码”。相对位置编码不是在查询和键中编码绝对距离，而是根据查询和键之间的“距离”调整分数。

def relative_positional(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    return score + (q_idx - kv_idx)

请注意，与典型实现不同，这不需要实例化 SxS 张量。相反，FlexAttention 在内核中“即时”计算偏差值，从而显著节省内存并提高性能。

ALiBi 偏差

来源：短训长测：带有线性偏差的注意力支持输入长度外推

ALiBi 在短训长测：带有线性偏差的注意力支持输入长度外推中引入，并声称在推理时具有对长度外推有益的特性。值得注意的是，MosaicML 指出“缺乏内核支持”是他们最终从 ALiBi 切换到旋转嵌入的主要原因。

Alibi 类似于相对位置编码，但有一个例外——它有一个通常预先计算的每个头因子。

alibi_bias = generate_alibi_bias() # [num_heads]

def alibi(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    bias = alibi_bias[h] * (kv_idx - q_idx)
    return score + bias

这展示了torch.compile提供的一个有趣的灵活性——我们可以从alibi_bias加载，即使它没有作为输入显式传递！生成的 Triton 内核将计算从alibi_bias张量加载的正确值并将其融合。请注意，即使您重新生成alibi_bias，我们仍然不需要重新编译。

软限幅

软限幅是一种在Gemma2和 Grok-1 中使用的技术，用于防止 logits 过度增长。在 FlexAttention 中，它看起来像

softcap = 20
def soft_cap(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    score = score / softcap
    score = torch.tanh(score)
    score = score * softcap
    return score

请注意，我们还会自动从前向传播生成后向传播。此外，尽管此实现语义上是正确的，但出于性能原因，在这种情况下我们可能希望使用 tanh 近似。有关更多详细信息，请参阅attention-gym。

因果掩码

尽管双向注意力最简单，但最初的《Attention is All You Need》论文和绝大多数 LLM 都使用解码器专用设置中的注意力，其中每个令牌只能关注其之前的令牌。人们通常将其视为下三角形掩码，但使用score_modAPI，它可以表示为

def causal_mask(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    return torch.where(q_idx >= kv_idx, score, -float("inf"))

基本上，如果查询令牌在键令牌“之后”，我们保留分数。否则，我们通过将其设置为 -inf 来将其屏蔽，从而确保它不会参与 softmax 计算。

然而，掩码与其他修改相比是特殊的——如果某个东西被掩码掉，我们可以完全跳过它的计算！在这种情况下，因果掩码具有大约 50% 的稀疏性，因此不利用稀疏性将导致 2 倍的减速。尽管这个score_mod足以正确实现因果掩码，但要获得稀疏性的性能优势，需要另一个概念——mask_mod。

掩码修改

为了利用掩码的稀疏性，我们需要做更多的工作。具体来说，通过将mask_mod传递给create_block_mask，我们可以创建一个BlockMask。然后 FlexAttention 可以使用BlockMask来利用稀疏性！

mask_mod的签名与score_mod非常相似——只是没有score。特别是

# returns True if this position should participate in the computation
mask_mod(b, h, q_idx, kv_idx) => bool

请注意，score_mod严格来说比mask_mod更具表达力。然而，对于掩码，建议使用mask_mod和create_block_mask，因为它的性能更好。请参阅 FAQ，了解为什么score_mod和mask_mod是分开的。

现在，让我们看看如何使用mask_mod实现因果掩码。

因果掩码

from torch.nn.attention.flex_attention import create_block_mask

def causal(b, h, q_idx, kv_idx):
    return q_idx >= kv_idx

# Because the sparsity pattern is independent of batch and heads, we'll set them to None (which broadcasts them) 
block_mask = create_block_mask(causal, B=None, H=None, Q_LEN=1024, KV_LEN=1024)
# In this case, we don't need a score_mod, so we won't pass any in.
# However, score_mod can still be combined with block_mask if you need the additional flexibility.
flex_attention(query, key, value, block_mask=block_mask)

请注意，create_block_mask是一个相对昂贵的操作！尽管 FlexAttention 不需要在其更改时重新编译，但如果您不小心缓存它，它可能会导致显著的减速（查看 FAQ 以获取最佳实践建议）。

虽然 TFlops 大致相同，但 mask_mod 版本的执行时间快了 2 倍！这表明我们可以利用 BlockMask 为我们提供的稀疏性，而不会损失硬件效率。

滑动窗口 + 因果

来源：Mistral 7B

由Mistral推广，滑动窗口注意力（也称为局部注意力）利用了最近的令牌最有用的直觉。特别是，它允许查询令牌只关注最近的 1024 个令牌。这通常与因果注意力一起使用。

SLIDING_WINDOW = 1024

def sliding_window_causal(b, h, q_idx, kv_idx):
    causal_mask = q_idx >= kv_idx
    window_mask = q_idx - kv_idx <= SLIDING_WINDOW 
    return causal_mask & window_mask

# If you want to be cute...
from torch.nn.attention import and_masks

def sliding_window(b, h, q_idx, kv_idx)
    return q_idx - kv_idx <= SLIDING_WINDOW

sliding_window_causal = and_masks(causal_mask, sliding_window)

我们将其与带有滑动窗口掩码的F.scaled_dot_product_attention以及带有因果掩码的 FA2（作为性能参考点）进行基准测试。我们不仅比F.scaled_dot_product_attention显著更快，而且也比带有因果掩码的 FA2 显著更快，因为这种掩码具有显著更高的稀疏性。

PrefixLM

来源：PaliGemma：用于迁移的多功能 3B VLM

探索用统一的文本到文本转换器进行迁移学习的极限中提出的 T5 架构描述了一种注意力变体，它在“前缀”上执行完全双向注意力，并在其余部分执行因果注意力。我们再次组合两个掩码函数来完成此操作，一个用于因果掩码，另一个基于前缀长度。

prefix_length: [B]
def prefix_mask(b, h, q_idx, kv_idx):
    return kv_idx <= prefix_length[b]

prefix_lm_causal = or_masks(prefix_mask, causal_mask)
# In this case, our mask is different per sequence so we set B equal to our batch size
block_mask = create_block_mask(prefix_lm_causal, B=B, H=None, S, S)

就像score_mod一样，mask_mod允许我们引用未显式作为函数输入的附加张量！但是，对于 prefixLM，稀疏模式每个输入都会改变。这意味着对于每个新的输入批次，我们将需要重新计算BlockMask。一种常见模式是在模型开始时调用create_block_mask并将其重新用于模型中的所有注意力调用。请参阅重新计算块掩码与重新编译。

然而，作为交换，我们不仅能够为 prefixLM 提供高效的注意力内核，我们还能够利用输入中存在的任何稀疏性！FlexAttention 将根据 BlockMask 数据动态调整其性能，无需重新编译内核。

文档掩码/锯齿序列

另一种常见的注意力变体是文档掩码/锯齿序列。想象一下，您有许多长度可变的序列。您想将它们一起训练，但不幸的是，大多数操作符只接受矩形张量。

通过BlockMask，我们也可以在 FlexAttention 中高效地支持这一点！

1. 首先，我们将所有序列展平为单个序列，其中包含 sum(序列长度) 个令牌。
2. 然后，我们计算每个令牌所属的 document_id。
3. 最后，在我们的mask_mod中，我们只是简单地判断查询令牌和 kv 令牌是否属于同一个文档！

# The document that each token belongs to.
# e.g. [0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2] corresponds to sequence lengths 3, 2, and 6.
document_id: [SEQ_LEN]

def document_masking(b, h, q_idx, kv_idx):
    return document_id[q_idx] == document_id[kv_idx]

就是这样！在这种情况下，我们看到最终得到一个块对角掩码。

文档掩码的一个有趣方面是，很容易看出它如何与任意组合的其他掩码结合。例如，我们已经在上一节中定义了prefixlm_mask。我们现在还需要定义一个prefixlm_document_mask函数吗？

在这些情况下，我们发现一种非常有用模式是所谓的“更高级别修改”。在这种情况下，我们可以采用现有的mask_mod并自动将其转换为适用于锯齿序列的掩码！

def generate_doc_mask_mod(mask_mod, document_id):
    # Get unique document IDs and their counts
    _, counts = torch.unique_consecutive(document_id, return_counts=True)
    # Create cumulative counts (offsets)
    offsets = torch.cat([torch.tensor([0], device=document_id.device), counts.cumsum(0)[:-1]])
    def doc_mask_wrapper(b, h, q_idx, kv_idx):
        same_doc = document_id[q_idx] == document_id[kv_idx]
        q_logical = q_idx - offsets[document_id[q_idx]]
        kv_logical = kv_idx - offsets[document_id[kv_idx]]
        inner_mask = mask_mod(b, h, q_logical, kv_logical)
        return same_doc & inner_mask
    return doc_mask_wrapper

例如，给定上面的prefix_lm_causal掩码，我们可以将其转换为适用于打包文档的掩码，如下所示

prefix_length = torch.tensor(2, dtype=torch.int32, device="cuda")
def prefix_mask(b, h, q_idx, kv_idx):
    return kv_idx < prefix_length
prefix_lm_causal = or_masks(prefix_mask, causal_mask)
doc_prefix_lm_causal_mask = generate_doc_mask_mod(prefix_lm_causal, document_id)

现在，这个掩码是“块-前缀LM-对角”形状的。🙂

这就是我们所有的例子！注意力变体比我们有空间列出的要多得多，所以请查看Attention Gym以获取更多示例。我们希望社区也能贡献一些他们最喜欢的 FlexAttention 应用。

常见问题

问：FlexAttention 何时需要重新编译？

由于 FlexAttention 利用torch.compile进行图捕获，它实际上可以在广泛的情况下避免重新编译。值得注意的是，即使捕获的张量值发生变化，它也不需要重新编译！

flex_attention = torch.compile(flex_attention)
def create_bias_mod(bias)
    def bias_mod(score, b, h, q_idx, kv_idx):
        return score + bias
    return bias_mod
bias_mod1 = create_bias_mod(torch.tensor(0))
flex_attention(..., score_mod=bias_mod1) # Compiles the kernel here 

bias_mod2 = create_bias_mod(torch.tensor(2))
flex_attention(..., score_mod=bias_mod2) # Doesn't need to recompile! 

即使块稀疏性发生变化也不需要重新编译。但是，如果块稀疏性发生变化，我们确实需要重新计算BlockMask。

问：我们应该何时重新计算 BlockMask？

每当块稀疏性发生变化时，我们都需要重新计算 BlockMask。尽管计算 BlockMask 比重新编译要便宜得多（大约数百微秒而不是几秒），但您仍应注意不要过度重新计算 BlockMask。

以下是一些常见模式以及关于如何处理它们的建议。

掩码永不改变（例如因果掩码）
在这种情况下，您可以简单地预计算块掩码并全局缓存它，并在所有注意力调用中重复使用它。

block_mask = create_block_mask(causal_mask, 1, 1, S,S)
causal_attention = functools.partial(flex_attention, block_mask=block_mask)

掩码每批次改变（例如文档掩码）
在这种情况下，我们建议在模型开始时计算 BlockMask，并将其贯穿整个模型——在所有层中重复使用 BlockMask。

def forward(self, x, doc_mask):
    # Compute block mask at beginning of forwards
    block_mask = create_block_mask(doc_mask, None, None, S, S)    
    x = self.layer1(x, block_mask)
    x = self.layer2(x, block_mask)
    ...
    # amortize block mask construction cost across all layers
    x = self.layer3(x, block_mask) 
    return x

掩码每层改变（例如数据依赖稀疏性）
这是最困难的设置，因为我们无法在多个 FlexAttention 调用中分摊块掩码计算。尽管 FlexAttention 当然仍然可以受益于这种情况，但 BlockMask 的实际好处取决于您的注意力掩码有多稀疏以及我们构建 BlockMask 的速度。这导致我们…

问：我们如何更快地计算 BlockMask？

create_block_mask不幸的是，从内存和计算的角度来看都相当昂贵，因为确定一个块是否完全稀疏需要评估块中的每个点的mask_mod。有几种方法可以解决这个问题

1. 如果您的掩码在批处理大小或头部之间相同，请确保您正在广播这些（即在create_block_mask中将它们设置为None）。
2. 编译create_block_mask。不幸的是，目前，由于一些不幸的限制，torch.compile不能直接在create_block_mask上工作。但是，您可以设置_compile=True，这将显著降低峰值内存和运行时（在我们的测试中通常是一个数量级）。
3. 为 BlockMask 编写自定义构造函数。BlockMask 的元数据非常简单（参见文档）。它本质上是两个张量。a.num_blocks：每个查询块计算的 KV 块的数量。
   b.indices：每个查询块计算的 KV 块的位置。例如，这是causal_mask的自定义 BlockMask 构造函数。

def create_causal_mask(S):
    BLOCK_SIZE = 128
    # The first query block computes one block, the second query block computes 2 blocks, etc.
    num_blocks = torch.arange(S // BLOCK_SIZE, device="cuda") + 1
    # Since we're always computing from the left to the right,
    # we can use the indices [0, 1, 2, ...] for every query block.
    indices = torch.arange(S // BLOCK_SIZE, device="cuda").expand(
        S // BLOCK_SIZE, S // BLOCK_SIZE
    )
    num_blocks = num_blocks[None, None, :]
    indices = indices[None, None, :]
    return BlockMask(num_blocks, indices, BLOCK_SIZE=BLOCK_SIZE, mask_mod=causal_mask)

问：为什么score_mod和mask_mod不同？mask_mod不就是score_mod的一个特例吗？

非常敏锐的问题，假想的观众成员！事实上，任何mask_mod都可以很容易地转换为score_mod（我们不建议在实践中使用此函数！）

def mask_mod_as_score_mod(b, h, q_idx, kv_idx):
    return torch.where(mask_mod(b, h, q_idx, kv_idx), score, -float("inf"))

那么，如果score_mod可以实现mask_mod所能实现的一切，那么mask_mod存在的意义是什么？

一个直接的挑战：score_mod需要实际的score值作为输入，但当我们预计算 BlockMask 时，我们没有实际的score值。我们也许可以通过传入全零来伪造这些值，如果score_mod返回-inf，那么我们认为它被屏蔽了（事实上，我们最初就是这样做的！）。

然而，存在两个问题。首先，这是一种权宜之计——如果用户的score_mod在输入为 0 时返回-inf怎么办？或者如果用户的score_mod用一个大的负值而不是-inf进行掩码怎么办？这似乎我们正在试图把一个圆钉硬塞进一个方孔。然而，将mask_mod与score_mod分开还有一个更重要的原因——它从根本上更高效！

事实证明，对每个计算出的元素应用掩码实际上非常昂贵——我们的基准测试显示性能下降约 15-20%！因此，尽管我们可以通过跳过一半的计算来获得显著的加速，但由于需要掩盖每个元素，我们失去了这种加速的有意义的一部分！

幸运的是，如果我们可视化因果掩码，我们会注意到绝大多数块根本不需要“因果掩码”——它们是完全计算的！只有对角线上的块，部分计算和部分掩码，才需要应用掩码。

BlockMask 之前告诉我们哪些块需要计算，哪些块可以跳过。现在，我们进一步增强此数据结构，以告诉我们哪些块是“完全计算的”（即可以跳过掩码）与“部分计算的”（即需要应用掩码）。但请注意，尽管在“完全计算的”块上可以跳过掩码，但其他score_mod（如相对位置嵌入）仍然需要应用。

仅给定score_mod，我们无法可靠地判断其哪些部分是“掩码”。因此，用户必须自己将这些部分分离到mask_mod中。

问：BlockMask 需要多少额外内存？

BlockMask 元数据的大小为[BATCH_SIZE, NUM_HEADS, QUERY_LEN//BLOCK_SIZE, KV_LEN//BLOCK_SIZE]。如果掩码在批次或头部维度上相同，则可以在该维度上广播以节省内存。

在默认的BLOCK_SIZE为 128 的情况下，我们预计大多数用例的内存使用量将非常小。例如，对于 100 万的序列长度，BlockMask 只会使用 60MB 的额外内存。如果这是一个问题，您可以增加块大小：create_block_mask(..., BLOCK_SIZE=1024)。例如，将BLOCK_SIZE增加到 1024 将导致此元数据降至不到一兆字节。

问：数值比较如何？

尽管结果并非位级相同，但我们相信 FlexAttention 在数值上与 FlashAttention 一样准确。我们对因果和非因果注意力变体在大量输入上比较 FlashAttention 和 FlexAttention 的差异，生成以下分布。误差几乎相同。

性能

总的来说，FlexAttention 的性能几乎与手写的 Triton 内核相当，这并不令人意外，因为我们大量利用了手写的 Triton 内核。然而，由于其通用性，我们确实会产生一些小的性能损失。例如，我们必须承担一些额外的延迟来确定接下来要计算哪个块。在某些情况下，我们提供了一些内核选项，它们可以在不改变其行为的情况下影响内核的性能。它们可以在这里找到：性能旋钮

作为一个案例研究，让我们探讨这些旋钮如何影响因果注意力的性能。我们将比较 Triton 内核与 A100 上的 FlashAttentionv2 的性能。脚本可以在此处找到。

FlexAttention 在前向传播中实现了 FlashAttention2 性能的 90%，在后向传播中实现了 85%。FlexAttention 目前采用的是一种确定性算法，它比 FAv2 重新计算更多的中间值，但我们计划改进 FlexAttention 的后向算法，并希望缩小这一差距！

结论

我们希望您在使用 FlexAttention 时能像我们开发它时一样快乐！在开发过程中，我们发现这个 API 的应用比我们预期的要多得多。我们已经看到它将 torchtune 的样本打包吞吐量提高了 71%，取代了研究人员花费一周多时间编写自己的自定义 Triton 内核的需求，并提供了与自定义手写注意力变体具有竞争力的性能。

实施 FlexAttention 的一个最终乐趣是，我们能够以一种有趣的方式利用许多现有的 PyTorch 基础设施。例如，TorchDynamo（torch.compile 的前端）的一个独特之处在于，它不要求在编译函数中使用的张量显式作为输入传递。这使我们能够编译像文档掩码这样的模块，这些模块需要访问全局变量，而全局变量需要更改！

bias = torch.randn(1024, 1024)
def score_mod(score, b, h, q_idx, kv_idx):
    return score + bias[q_idx][kv_idx] # The bias tensor can change!

此外，torch.compile是一个通用的图捕获机制，这一事实也使其能够支持更“高级”的转换，例如将任何mask_mod转换为适用于锯齿张量的高阶转换。

我们还利用 TorchInductor（torch.compile 的后端）基础设施来实现 Triton 模板。这不仅使 FlexAttention 的代码生成变得容易，而且还自动为我们提供了动态形状支持以及尾声融合（即，将运算符融合到注意力操作的末尾）！未来，我们计划扩展此支持，以允许注意力操作的量化版本或诸如RadixAttention之类的内容。

此外，我们还利用了高阶操作、PyTorch 的自动求导来自动生成反向传播，以及 vmap 来自动应用score_mod以创建 BlockMask。

当然，如果没有 Triton 和 TorchInductor 生成 Triton 代码的能力，这个项目就不可能实现。

我们期待未来将这里使用的方法应用于更多应用！

局限性与未来工作

• FlexAttention 目前已在 PyTorch 每夜版中提供，我们计划在 2.5.0 版本中将其作为原型功能发布
• 我们在此未涵盖如何将 FlexAttention 用于推理（或如何实现 PagedAttention）——我们将在以后的帖子中介绍。
• 我们正在努力提高 FlexAttention 的性能，以匹配 H100 GPU 上的 FlashAttention3。
• FlexAttention 要求所有序列长度都是 128 的倍数——这将很快得到解决。
• 我们计划很快添加 GQA 支持——目前，您只需复制 kv 头即可。

致谢

我们要强调一些启发 FlexAttention 的前期工作（和人物）。

• Tri Dao 关于 FlashAttention 的工作
• Francisco Massa 和 Xformers 团队在 Triton 中的 BlockSparseAttention
• Jax 团队在 SplashAttention 方面的工作
• Philippe Tillet 和 Keren Zhou 协助我们完成 Triton
• Ali Hassani 关于邻域注意力的讨论
• 所有抱怨注意力内核不支持他们最喜欢的注意力变体的人 🙂