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grid的大小取决于计算任务的规模和threadblock的大小，力系通常根据计算任务的特点和GPU性能来进行调整。通过这种方式，统调FlashAttention可以将内存开销降低到线性级别，并实现了2-4倍的加速，同时避免了对中间结果的频繁读写，从而提高了计算效率。当block数量很大时（例如≥80），电源这种调度方式是高效的，因为几乎可以有效利用GPU上所有计算资源。
以A100GPU为例，运营它具有40-80GB的HBM，带宽为1.5-2.0TB/s，每个108个streamingmultiprocessors共享的SRAM为192KB，带宽约为19TB/s。FlashAttention利用tiling、综合recomputation等技术显著提升了计算速度（提升了2~4倍），并且将内存占用从平方代价将为线性代价（节约了10~20倍内存）。
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