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AI 인프라 소프트웨어Jay Shah 외 (Colfax·Together AI·Meta·NVIDIA·프린스턴)MetaNVIDIA프린스턴대학교

FlashAttention-3 발표

FlashAttention-3 발표 — Hopper 특화 비동기화로 H100에서 FP16 1.5~2.0배(최대 740 TFLOPs/s), FP8은 약 1.2 PFLOPs/s

왜 중요한가

커널이 특정 세대 실리콘에 맞춰 재작성되어야 함을 보인 사례. FP8 어텐션의 정확도 우려를 정량적으로 반박

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2407.08608

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