在生成式AI迅猛发展的背景下，Transformer架构已成为核心驱动力，支撑着GPT、DeepSeek、Llama等大型语言模型。其关键机制——自注意力（self-attention）虽能高效捕捉长距离依赖关系，但其计算与内存复杂度呈二次增长，导致在处理长上下文时面临严重的内存瓶颈。 为突破这一限制，FlashAttention应运而生。作为输入输出感知（IO-aware）的算法优化方案，FlashAttention在保持与标准注意力相同数学结果的前提下，通过分块计算、减少冗余内存访问等策略，显著降低计算开销与内存占用。相比PyTorch原生实现，FlashAttention可实现7.6倍的加速和20倍的内存节省。 最新版本FlashAttention-4（FA4）是专为NVIDIA Blackwell架构（如HGX B200）量身打造的软硬件协同优化成果。FA4峰值性能达1605 TFLOPS/s，利用71%的理论算力上限。针对Blackwell的异构扩展特性——计算能力翻倍而内存带宽增长有限，FA4通过多项创新实现性能跃升：它将反向传播中的中间结果直接存储于每SM 256KB的片上Tensor Memory（TMEM），大幅减少共享内存（SMEM）压力；采用128×128的大尺寸计算块，结合LPT调度与寄存器优化，缓解寄存器压力；利用第五代张量核心的异步写入能力，实现计算与内存操作的高度重叠。 此外，FA4通过FMA多项式近似替代高成本的指数运算，降低软硬件资源瓶颈；重构流水线以实现MMA、Softmax与内存操作的完全异步执行；并借助CUDA 13与CUDA-X工具链，采用CuTe DSL（Python编写）实现20至30倍的编译速度提升，显著提高开发效率。 实验显示，在序列长度达32,768时，FA4相比FA2实现3.6倍的前向推理加速，反向传播提升3.15倍。该技术已集成至NVIDIA cuDNN 9.14，并支持SGLang、vLLM等推理框架的预填充（prefill）优化。 FlashAttention-4通过深度软硬件协同设计，有效应对现代AI加速器的算力与内存瓶颈，为超长上下文、多GPU多节点分布式训练提供强大支撑，推动生成式AI迈向更高效率与更大规模。