提升神经网络的计算效率

FlashAttention，由Dao等人提出，提升了神经网络的速度。它优化了内存和I/O操作。在2022年NeurIPS上引入，它保持了注意力机制的快速和内存效率。

FlashAttention-2，在2024年ICLR上展示，增强了并行性和工作分配。它进一步加速了注意力过程。

两篇论文都旨在提高神经网络中的计算效率，这对于推进AI至关重要。

解释：

• 神经网络： 模仿人脑的计算机系统，能够从数据中学习。
• 注意力机制： 神经网络中帮助聚焦于数据特定部分的技术。
• 并行性： 同时执行多个任务以加快处理速度。
• 计算效率： 使用更少的资源（如时间和内存）来完成相同的任务。