CookLLM文档系统工程FlashAttention
Causal Masking 优化
会员专享为自回归模型实现因果注意力机制,通过跳过上三角计算实现 ~2x 加速。
在权益中心获取代码在前三章中,我们实现了一个完整的 Flash Attention Kernel,支持任意长度的序列和多维并行。但我们还没有针对一个非常重要的应用场景进行优化:自回归生成（Autoregressive Generation）。
这正是 GPT、LLaMA 等 Decoder-Only 模型的核心计算模式。通过引入 Causal Masking,我们可以进一步获得约 2倍的加速。
Causal Attention 快速回顾
Causal Attention 是自回归语言模型的核心机制：在预测第 个 token 时,只能看到位置 0 到 i-1 的信息,不能看到未来的 token。
在注意力矩阵中,这通过将上三角部分置为 实现:
K₀ K₁ K₂ K₃
Q₀ [ · -∞ -∞ -∞ ] ← Q₀ 只能看 K₀
Q₁ [ · · -∞ -∞ ] ← Q₁ 只能看 K₀,K₁
Q₂ [ · · · -∞ ] ← Q₂ 只能看 K₀,K₁,K₂
Q₃ [ · · · · ] ← Q₃ 能看到所有登录以继续阅读
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