基于Ascend C的FlashAttention算子性能优化最佳实践
原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。发表于：。本文针对FlashAttention反向融合算子的性能优化方案展开介绍，并通过优化实现了典型场景4倍左右的性能提升，希望对开发者优化此类基于Ascend C开发的融合算子带来启发。
本文介绍了华为云Ascend C的FlashAttention算子性能优化实践，通过计算等价和切分有效降低HBM数据访问量，提升Attention处理性能。优化手段包括tiling基本块大小调整、核间负载均衡、CV流水并行、MTE2流水优化以及FixPipe流水优化等。实测在典型场景中性能提升4倍左右。开发者可参考此案例进行融合算子的性能优化。
