突破性进展：研究者用CUDA C++实现5090光速级Flash Attention算法
talkingdev • 2025-08-24
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近日，一项名为《Writing Speed-of-Light Flash Attention for 5090 in CUDA C++》的技术研究引发广泛关注。该研究通过CUDA C++实现了针对5090硬件的光速级Flash Attention算法，显著提升了注意力机制的计算效率。Flash Attention作为Transformer模型中的核心优化技术，通过减少GPU内存访问次数和优化计算流程，大幅降低了训练和推理时的计算开销。此项突破不仅展示了底层硬件编程与深度学习算法结合的巨大潜力，更为未来大模型的高效训练提供了新的技术路径。目前该技术方案已在开发者社区获得140点讨论热度和32条专业评论，体现了业界对高性能计算优化方案的高度关注。
核心要点
- 基于CUDA C++实现的5090光速Flash Attention算法突破计算效率瓶颈
- 通过减少GPU内存访问和计算优化显著降低Transformer模型训练成本
- 技术方案获得开发者社区140点关注度和32条专业讨论