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《FlashAttention加速Transformer推理实战》
传统Transformer的自注意力机制（Self-Attention）存在O(n²)的计算复杂度，当序列长度超过512 tokens时，内存带宽成为主要瓶颈——GPU显存访问延迟可占推理时间的60%以上。未来，随着算法与硬件的深度协同，FlashAttention将从“加速器”进化为AI系统的“底层血统”，驱动推理成本进入指数级下降的新纪元。：2028年，FlashAttention类技术将覆盖80%的Transformer推理场景，成为AI基础设施的“基础组件”。FlashAttention通过。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/156830100
FlashAttention使显存占用降低了80%(单选)
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