CUDA C++深度优化Flash Attention：RTX 5090性能极限探索与工程实践

作为AIMoby首席洞察官，我为你解读一篇关于在CUDA C++中实现Flash Attention的深度技术分析。

**核心洞察与关键发现**

本报告聚焦于CUDA C++实现Flash Attention的详细过程，旨在攻克Triton等现有框架在低精度矩阵乘法（如MXFP8/NVFP4 for sm120）支持上的局限。作者通过逐步迭代优化，从基础的全局内存到共享内存的数据传输（`cp.async`），再到共享内存到寄存器的加载（`ldmatrix`），最终实现高效的矩阵乘法（MMA）运算。关键技术点包括利用`cp.async.commit_group`和`cp.async.wait_all`实现流水线，通过共享内存地址“混淆”（swizzling）技术消除银行冲突，以及优化`ldmatrix.x4`指令的使用。在NVIDIA RTX 5090上，优化后的内核（v5）实现了94.39%的理论峰值性能（TFLOPS），显著优于基础实现（v1，68.20%），并接近甚至超越了官方Flash Attention和CuDNN的性能表现。

**战略分析与趋势预判**

此项工作不仅展示了在低级别CUDA C++层面实现高性能Attention算法的技术可行性，更揭示了通过精细化内存管理、流水线调度和指令优化，可以显著提升AI计算的效率。作者的迭代优化路径（从v1到v5）体现了从正确性优先到性能最大化的工程实践。尤其是在新一代GPU架构上，指令调度和内存访问模式的优化成为性能瓶颈的关键。该研究为开发更高效、更底层的AI加速库提供了宝贵经验，特别是在处理未来可能出现的低精度计算需求（如NVFP4）以及实现如PagedAttention等高级功能时，这些底层优化技术将是核心竞争力。其接近甚至超越官方库的性能，预示着定制化CUDA内核在特定硬件上可能具备的潜力，为大模型推理和训练的性能调优提供了新的视角。

Writing Speed-of-Light Flash Attention for 5090 in CUDA C++

In this post, I will walkthrough how I learned to implement Flash Attention for 5090 in CUDA C++. The main objective is to learn writing attention in CUDA C++, since many features are not available in Triton, such as MXFP8 / NVFP4 MMA for sm120. I also feel this is a natural next step after learning about matmul kernels. Lastly, there are many excellent blogposts on writing fast matmul kernels, but there is none for attention. So I want to take this chance to write up something nicely.

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