[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,96 +2,231 @@
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id: wiki-2026-0508-flash-attention
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title: Flash Attention
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-FLAT-001]
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aliases: [FlashAttention, FA2, FA3, IO-aware attention, Tri Dao, online softmax]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [auto-reinforced, flash-attention, attention-optimization, transformer, gpu-optimization, llm-inference]
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confidence_score: 0.98
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verification_status: applied
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tags: [transformer, attention, gpu, optimization, flash-attention, memory-efficient]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-04
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: CUDA / PyTorch
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framework: flash-attn / xformers / vLLM
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# [[Flash Attention|Flash Attention]]
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# Flash Attention
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "메모리 병목의 해방군: 어텐션의 수학적 원리는 유지하면서, GPU의 SRAM과 HBM 사이의 데이터 이동을 타일링 기법으로 최적화하여 2~4배의 속도 향상과 극적인 메모리 절감을 동시에 달성한 하드웨어 인식 최적화의 정점."
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## 매 한 줄
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> **"매 attention 의 IO-aware tile-based exact algorithm"**. Tri Dao 2022 (FA1), 2023 (FA2), 2024 (FA3). 매 quadratic memory 의 fix — 매 O(N²) → 매 O(N) memory. 매 modern transformer 의 standard. 매 vLLM, xformers, native PyTorch.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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FlashAttention은 대규모 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 윈도우 확장 시 발생하는 어텐션 메커니즘의 계산 및 메모리 병목 현상을 해결하기 위한 하드웨어 인식(Hardware-aware) 최적화 기법입니다.
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## 매 핵심
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1. **핵심 작동 원리**:
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* **Tiling (타일링)**: 거대한 어텐션 행렬을 작은 블록(타일) 단위로 나누어, 속도가 빠른 GPU 온칩 SRAM에서 연산을 수행함으로써 느린 HBM(고대역폭 메모리)으로의 접근 횟수를 최소화합니다.
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* **Recomputation (재계산)**: 메모리에 거대한 중간 행렬을 저장하는 대신, 역전파(Backpropagation) 시 필요한 값을 필요할 때마다 다시 계산하는 방식을 택해 메모리 복잡도를 $O(n^2)$에서 $O(n)$으로 낮춥니다.
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2. **주요 성과**:
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* **정확도 유지**: 근본적인 연산 복잡도($O(n^2d)$)는 동일하게 유지하면서도, 실제 연산 속도를 2~4배 향상시킵니다.
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* **컨텍스트 확장**: 메모리 효율성을 극대화하여 기존에는 불가능했던 수십만 토큰 이상의 긴 문맥 처리를 가능하게 합니다.
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3. **버전 진화**:
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* **FlashAttention-2**: 연산 순서 최적화와 작업 분할(Work Partitioning)을 통해 병렬성을 더욱 높여, FP16 기준 이론적 최대 성능의 70% 이상을 달성했습니다.
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### 매 problem (vanilla)
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- **Standard attention**: 매 O(N²) memory (매 N×N attention matrix).
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- **HBM bandwidth**: 매 bottleneck (>FLOPS).
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- **Long context**: 매 OOM.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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* **연산량 자체의 한계**: 메모리 대역폭 문제는 해결하지만, 시퀀스 길이에 따른 연산량 증가($O(n^2)$) 자체를 선형으로 바꾸는 것은 아닙니다. 따라서 백만 토큰 이상의 초장기 시퀀스에서는 여전히 상당한 계산 비용이 발생합니다.
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* **분산 처리 시의 상충**: Ring Attention과 같은 컨텍스트 병렬성 기술과 결합할 때, 세분화된 FlashAttention 처리가 통신 오버헤드로 인해 효율성 저하(Efficiency Penalties)를 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 USP(Unified Sequence Parallelism)와 같은 하이브리드 접근법이 필요합니다.
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### 매 solution (Flash)
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- **Tile** Q, K, V into blocks.
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- **Online softmax**: 매 incremental, no full matrix.
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- **SRAM compute**: 매 fast on-chip.
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- **Recomputation**: 매 backward 의 의 의 trade compute for memory.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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* **상위 개념**: [[Attention Mechanisms|Attention Mechanisms]], [[LLM Inference Optimization|LLM Inference Optimization]]
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* **하위/연관 기술**: [[KV Cache|KV Cache]], [[Ring Attention|Ring Attention]], [[Sparse Attention|Sparse Attention]], [[PagedAttention|PagedAttention]]
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* **프로젝트 적용**: 초대형 컨텍스트 지원 RAG 엔진, 에이전트 자율 분석 루프
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### 매 versions
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- **FA1** (2022): 매 baseline.
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- **FA2** (2023): 매 better parallelism, 2x faster.
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- **FA3** (2024): 매 H100-optimized, async.
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*Last updated: 2026-05-04*
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### 매 응용
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1. **All transformer training**.
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2. **Long-context** (100K+).
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3. **Inference** (vLLM, TGI).
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4. **Multi-query / GQA**.
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5. **Sparse / sliding window**.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### PyTorch native (FA built-in)
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```python
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import torch
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import torch.nn.functional as F
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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# 매 PyTorch 2.0+ scaled_dot_product_attention auto-uses Flash if eligible
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out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, is_causal=True)
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||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### flash-attn (Tri Dao package)
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||||
```python
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||||
from flash_attn import flash_attn_func, flash_attn_varlen_func
|
||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
# 매 standard
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out = flash_attn_func(q, k, v, dropout_p=0.0, causal=True)
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
# 매 variable length (no padding waste)
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||||
out = flash_attn_varlen_func(q, k, v, cu_seqlens_q, cu_seqlens_k, max_seqlen_q, max_seqlen_k, causal=True)
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
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||||
### xformers
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||||
```python
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||||
from xformers.ops import memory_efficient_attention
|
||||
out = memory_efficient_attention(q, k, v, attn_bias=causal_mask)
|
||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### vLLM (paged attention serving)
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||||
```python
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||||
from vllm import LLM, SamplingParams
|
||||
llm = LLM(model='meta-llama/Llama-3-8B', dtype='bfloat16')
|
||||
# 매 internally uses Flash + paged attention
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||||
outputs = llm.generate(['Hello'], SamplingParams(max_tokens=100))
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### Manual Flash-style (educational, simplified)
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||||
```python
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||||
def flash_attention_simple(Q, K, V, block_size=64):
|
||||
"""매 simplified — actual implementation 의 CUDA."""
|
||||
N = Q.shape[1]
|
||||
O = torch.zeros_like(Q)
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||||
L = torch.zeros(Q.shape[:2]) # 매 max
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||||
M = torch.full(Q.shape[:2], float('-inf')) # 매 normalize
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||||
|
||||
for j in range(0, N, block_size):
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||||
Kj = K[:, j:j+block_size]
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||||
Vj = V[:, j:j+block_size]
|
||||
for i in range(0, N, block_size):
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||||
Qi = Q[:, i:i+block_size]
|
||||
Sij = Qi @ Kj.transpose(-1, -2)
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||||
Mij = Sij.max(dim=-1, keepdim=True).values
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||||
Mi_new = torch.maximum(M[:, i:i+block_size, None], Mij)
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||||
Pij = torch.exp(Sij - Mi_new)
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||||
# 매 online normalization
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||||
scale = torch.exp(M[:, i:i+block_size, None] - Mi_new)
|
||||
O[:, i:i+block_size] = O[:, i:i+block_size] * scale + Pij @ Vj
|
||||
M[:, i:i+block_size] = Mi_new.squeeze(-1)
|
||||
return O / L # 매 simplified
|
||||
```
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||||
|
||||
### Sliding window (Mistral-style)
|
||||
```python
|
||||
from flash_attn import flash_attn_func
|
||||
out = flash_attn_func(q, k, v, window_size=(window_left, 0), causal=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Grouped Query Attention (GQA)
|
||||
```python
|
||||
class GQA(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, dim, n_heads, n_kv_heads):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.q = nn.Linear(dim, n_heads * head_dim)
|
||||
self.k = nn.Linear(dim, n_kv_heads * head_dim)
|
||||
self.v = nn.Linear(dim, n_kv_heads * head_dim)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
q = self.q(x).view(...)
|
||||
k = self.k(x).view(...).repeat_interleave(n_heads // n_kv_heads, dim=2)
|
||||
v = self.v(x).view(...).repeat_interleave(n_heads // n_kv_heads, dim=2)
|
||||
return flash_attn_func(q, k, v, causal=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### KV cache (inference)
|
||||
```python
|
||||
# 매 paged attention
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||||
class PagedKVCache:
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||||
def __init__(self, n_layers, max_seqs, block_size=16):
|
||||
self.blocks = {} # 매 logical block → physical
|
||||
self.block_size = block_size
|
||||
|
||||
def append(self, seq_id, k_block, v_block):
|
||||
physical = self.allocate_block()
|
||||
self.blocks[(seq_id, len(self.blocks))] = physical
|
||||
# 매 → flash_attn_with_kvcache
|
||||
```
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||||
|
||||
### Backward (recomputation)
|
||||
```python
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||||
# 매 forward 의 small statistics + recompute on backward
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||||
# 매 native to flash_attn — automatic
|
||||
out = flash_attn_func(q, k, v).backward()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Compile + Flash
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||||
```python
|
||||
# 매 PyTorch 2.x compile 의 fuse
|
||||
model = torch.compile(model)
|
||||
# 매 internally uses sdpa (Flash if available)
|
||||
```
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||||
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||||
### Detect Flash availability
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||||
```python
|
||||
def has_flash():
|
||||
try:
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||||
from flash_attn import flash_attn_func
|
||||
return torch.cuda.is_available() and torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8
|
||||
except ImportError:
|
||||
return False
|
||||
```
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||||
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||||
### H100 / FA3
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||||
```python
|
||||
# 매 fa3 (2024) — H100 hopper async
|
||||
from flash_attn_interface import flash_attn_func
|
||||
# 매 same API, 1.5-2x faster on H100
|
||||
```
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||||
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||||
### Mask custom (block-sparse)
|
||||
```python
|
||||
# 매 매 custom mask 의 efficient 의 X
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||||
# 매 fully sparse (e.g., longformer global+local) → flash-attn variants
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||||
from flash_attn.flash_attn_triton import flash_attn_func
|
||||
out = flash_attn_func(q, k, v, custom_block_mask)
|
||||
```
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||||
|
||||
### vLLM serving
|
||||
```bash
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||||
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
|
||||
--model meta-llama/Llama-3-8B \
|
||||
--dtype bfloat16 \
|
||||
--max-model-len 32768
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Default training | PyTorch sdpa (auto) |
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| Long context | flash_attn_varlen |
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| Production serving | vLLM (paged) |
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||||
| Custom mask | xformers / flash-attn variants |
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| H100 | FA3 |
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| Mobile / non-CUDA | Use math fallback |
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||||
**기본값**: 매 PyTorch sdpa + 매 vLLM serving + 매 GQA + 매 paged KV cache + 매 H100 FA3.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Transformer]] · [[Attention-Mechanism]]
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||||
- 변형: [[Paged-Attention]] · [[Sliding-Window]] · [[GQA]]
|
||||
- 응용: [[vLLM]] · [[xformers]] · [[Long-Context]]
|
||||
- Adjacent: [[Quantization]] · [[Speculative-Decoding]] · [[Foundation-Models]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: 매 모든 transformer training/inference.
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||||
**언제 X**: 매 non-CUDA (mobile).
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||||
## ❌ 안티패턴
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- **Manual attention loop**: 매 slow.
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||||
- **Pad to max in batch**: 매 use varlen.
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||||
- **No KV cache**: 매 inference quadratic.
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||||
- **Old non-Flash 의 prod**: 매 cost ↑.
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||||
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||||
## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Dao 2022/2023/2024 FA papers, vLLM Kwon 2023).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — algorithm + 매 PyTorch / flash-attn / vLLM / GQA / FA3 code |
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Reference in New Issue
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