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SystolicAttention: Fusing FlashAttention within a Single Systolic Array

Created by
  • Haebom

作者

Jiawei Lin, Guokai Chen, Yuanlong Li, Thomas Bourgeat

概要

本論文は、FlashAttentionアルゴリズムに基づいて動作するTransformerモデルを効率的に加速するための新しいsystolic arrayベースのアーキテクチャであるFlash Systolic Array（FSA）を提案します。従来のsystolic arrayベースのアクセラレータは、FlashAttentionのmatrix multiplicationとsoftmax演算の頻繁な交差実行により、利用率が低く、性能低下が発生する問題点を持っている。 FSAは、SystolicAttentionと呼ばれる新しいスケジューリングアルゴリズムを使用してFlashAttention操作を単一のsystolic array内で完全に実行するように設計されており、外部ベクトルユニットを必要とせずにmatrix multiplicationとsoftmax演算を微小粒子レベルで重ねて処理することで、アレイの利用率を大幅に向上させます。合成可能なRTLで実装されたFSAは、AWS Neuron v2とGoogle TPUv5eに比べてそれぞれ1.77倍、4.83倍高いアテンションFLOPs/s活用率を達成し、面積オーバーヘッドは12%に過ぎないことを実験結果を通じて示す。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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単一のSystolic array内でFlashAttentionアルゴリズムの完全な実行を可能にすることで、既存のアーキテクチャの性能低下の問題を解決しました。
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SystolicAttentionアルゴリズムは、matrix multiplicationとsoftmax演算の効率的な並列処理と高いアレイ利用率を達成しました。
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AWS Neuron v2とGoogle TPUv5eと比較して非常に高い性能を示し、競争力のあるハードウェアアクセラレータ設計の可能性を示しました。
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低い面積オーバーヘッドで高い性能向上を行い経済的な設計であることを示す。
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Limitations：
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本論文で提示されたFSAアーキテクチャの性能向上は、特定のハードウェアプラットフォーム（AWS Neuron v2、Google TPUv5e）との比較を通じて提示されているため、他のプラットフォームでの性能は追加の検証が必要です。
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ＦＳＡの効率は、ＳｙｓｔｏｌｉｃＡｔｔｅｎｔｉｏｎアルゴリズムの性能に大きく依存し、様々なサイズおよび形式の入力データの一般化性能にはさらなる研究が必要である。
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エネルギー効率の分析が不十分です。高い性能を達成したが、電力消費量が増加した可能性がある。
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