Instrument / attention-roofline

为什么把同一组数学运算分块后,端到端速度会改变?

长序列注意力的算术强度随序列长度上升,但朴素实现仍会产生大量 HBM 往返;FlashAttention 的关键是把可复用块留在片上 SRAM。

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Interactive model / software simulation

注意力 IO 与 Roofline

用序列长度、头数和加速器带宽估算注意力是计算受限还是显存带宽受限。

LOCAL MODEL
单序列 token 数
tokens
每层头数
K/Q/V 的宽度
用于估算的芯片峰值
TFLOPS
数据往返的峰值带宽
GB/s
FP16 为 2
工作点更接近计算侧;分块、低精度与并行调度会决定峰值能否兑现。

算术强度

2,048FLOP/B粗略注意力 FLOPs ÷ 估算的 HBM 字节

Roofline 拐点

66.67FLOP/B峰值算力 ÷ 峰值带宽

估算 HBM 往返

128MiB朴素路径的单次量级估算
EVIDENCE NOTE

量级估算模型;忽略 cache line、bank conflict 与 kernel launch 开销。

Primary reading

先读原始来源,再相信模型