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虽然相比标准Attention，真谛直FlashAttention快了2~4倍，节约了10~20倍内存，但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。Workpartitioningbetweendifferentwarpsintheforwardpass论文中原话是However,thisisinefficientsinceallwarpsneedtowritetheirintermediateresultsouttosharedmemory,synchronize,thenadduptheintermediateresults.，真谛直说的是sharedmemory而非HBM，真谛直但是结合下图黄色框部分推断，我认为是HBM。

grid：真谛直在GPU编程中，grid是一个由多个threadblock组成的二维或三维数组。以A100GPU为例，真谛直其FP16/BF16矩阵乘法的最大理论吞吐量为312TFLOPs/s，但FP32非矩阵乘法仅有19.5TFLOPs/s，即每个no-matmulFLOP比mat-mulFLOP昂贵16倍。真谛直该方法在输入序列很长（此时batchsize通常很小）的情况下增加了GPU利用率。

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接着计算第二部分，真谛直根据K2和Q可以计算得到S2和A2，然后结合V2得到O2。

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