★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Научные статьи › FlashAttention (2022)

FlashAttention (2022)

Научная статья Системы

The kernel trick that made long context affordable.

Перед вами запись об исследовательской статье — знаковой работе и том, что она привнесла в область.

Tri Dao's FlashAttention reordered attention computation around GPU memory hierarchy — exact results, several times faster, memory linear instead of quadratic. Versions 2 and 3 chase each hardware generation; virtually every serious training and inference stack ships it. Systems research as leverage: one algorithm changed the economics of every cluster.

Место в общей экосистеме

Related · 2 FlashAttention (2022)

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Связанные

Источники

arXiv 2205.14135 ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.