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Modal Blog· Charles Frye·· 2026-06-11AI 評分34

Modal 讓 FlashAttention-4 在 LLM 推論上更快

Making FlashAttention-4 faster for inference

AI 導讀

Modal 為 FlashAttention-4 核心貢獻了多項最佳化,以加速以解碼為主的 LLM 推論工作負載,這類工作負載的瓶頸在於記憶體頻寬。這些變更包括將「split KV」平行化技術移植到 FA4,並以 cp.async 取代 TMA cp.async.bulk 載入,以處理不規則的記憶體存取。一個 FP8 輸入 PR(於 2026 年 4 月 17 日合併)相較於 bf16 基準可提供最高 1.16 倍的吞吐量,並可啟用更小的 KV 快取。

來源:Modal Blog · modal.com