大規模言語モデル（LLM）が現代のAIアプリケーションで広く利用されるようになり、チャットボットやコードジェネレーターなどのツールはこれらのモデルの能力に依存しています。しかし、それに伴い、推論過程における効率性の問題もますます顕著になっています。特に、FlashAttentionやSparseAttentionなどのアテンションメカニズム処理において、多様なワークロード、動的な入力パターン、GPUリソースの制限に直面すると、力不足になりがちです。これらの課題に加え、高レイテンシとメモリボトルネックも問題となっています。

新たなTransformer高速化技術FlashAttention-3を発表。大規模言語モデルの推論速度を大幅に向上させ、運用コストを削減します。以前のバージョンと比較して、GPU利用率が大幅に向上し、トレーニングと実行速度が1.5～2倍向上しました。低精度数値（FP8）を採用することで、高い精度を維持しながらコストを大幅に削減します。長いテキストの処理能力が大幅に向上し、メモリ消費とシーケンス長の関係が大幅に最適化され、特に大規模データセットと長いシーケンスとの互換性が向上しました。技術的なハイライトには、高度なアルゴリズムが含まれます。