Low-Cost FlashAttention with Fused Exponential and Multiplication Hardware Operators

📄 arXiv: 2505.14314v2 📥 PDF

作者: Kosmas Alexandridis, Vasileios Titopoulos, Giorgos Dimitrakopoulos

分类: cs.AR, cs.LG

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-30)

备注: IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI 2025)

💡 一句话要点

提出融合指数与乘法运算的硬件操作以优化FlashAttention

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 注意力机制 FlashAttention 硬件加速 指数计算 向量乘法 深度学习 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的注意力机制计算方法在处理长序列时面临性能瓶颈，尤其是在硬件实现上存在面积和功耗的挑战。
  2. 本文提出了一种新的硬件操作符ExpMul，通过融合指数计算和向量乘法，优化了FlashAttention的内核。
  3. 在28nm ASIC技术下，所提方法在面积和功耗方面分别提升了28.8%和17.6%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

注意力机制，尤其是在Transformer架构和大型语言模型（LLMs）中，已彻底改变了机器学习和人工智能应用中的序列建模。为了计算越来越长的序列的注意力，研究者们提出了专用加速器，直接在硬件中执行关键的注意力步骤。本文聚焦于优化基于浮点数的FlashAttention内核，采用新的硬件操作符融合指数和向量乘法的计算。所提出的ExpMul硬件操作符显著降低了基于FlashAttention的硬件加速器的面积和功耗。在28nm ASIC技术中实现时，与采用独立指数和向量乘法硬件操作符的最先进硬件架构相比，平均在面积上提升了28.8%，在功耗上提升了17.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有FlashAttention算法在硬件实现中面积和功耗过高的问题，尤其是在处理长序列时的效率不足。

核心思路：通过引入新的硬件操作符ExpMul，将指数计算与向量乘法融合在一起，从而减少计算步骤和资源消耗。这样的设计旨在提高计算效率并降低硬件成本。

技术框架：整体架构包括输入序列的预处理、指数计算与向量乘法的融合、以及最终的注意力输出生成。主要模块包括数据输入、ExpMul操作、以及结果输出。

关键创新：最重要的技术创新在于ExpMul操作符的提出，它将两个计算步骤合并为一个，从而显著降低了硬件的面积和功耗。这与传统方法中分开处理的方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了28nm ASIC技术，优化了硬件布局和电源管理，确保在实现ExpMul操作时能够有效利用资源，同时保持高效的计算性能。具体参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的ExpMul硬件操作符在28nm ASIC技术下，平均在面积上提升了28.8%，在功耗上提升了17.6%。这些结果相较于当前最先进的硬件架构，展现了显著的性能优势，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉以及其他需要高效序列建模的人工智能任务。通过优化硬件实现，能够在资源受限的环境中实现更高效的模型推理，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Attention mechanisms, particularly within Transformer architectures and large language models (LLMs), have revolutionized sequence modeling in machine learning and artificial intelligence applications. To compute attention for increasingly long sequences, specialized accelerators have been proposed to execute key attention steps directly in hardware. Among the various recently proposed architectures, those based on variants of the FlashAttention algorithm, originally designed for GPUs, stand out due to their optimized computation, tiling capabilities, and reduced memory traffic. In this work, we focus on optimizing the kernel of floating-point-based FlashAttention using new hardware operators that fuse the computation of exponentials and vector multiplications, e.g., e^x, V. The proposed ExpMul hardware operators significantly reduce the area and power costs of FlashAttention-based hardware accelerators. When implemented in a 28nm ASIC technology, they achieve improvements of 28.8% in area and 17.6% in power, on average, compared to state-of-the-art hardware architectures with separate exponentials and vector multiplications hardware operators.