01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
アテンションは、クエリ、キー、バリューから関連度を計算し、入力のどの部分を重視するかを決める処理です。FP8アテンションでは、この処理にFP8精度を利用します。PyTorchの公式資料では、Flash Attentionバックエンドを使う推論向けの試験的機能として提供され、通常のscaled dot product attention呼び出しをFP8版へ置き換えられます。NVIDIA Transformer Engineでも、PyTorch用cuDNN attentionの一部としてFP8がサポートされています。ただし、利用可否はGPUアーキテクチャ、ソフトウェアのバージョン、モデル構成などに依存します。すべての環境やアテンション実装で利用できる機能ではなく、性能や出力への影響も構成ごとの確認が必要です。
02 / IN PRACTICE
FP8 Attentionの活用例
たとえば、こんな場面で
対応するNVIDIA GPU上でTransformerモデルを推論する際、既存のscaled dot product attentionをFP8対応バックエンドへ置き換え、低精度アテンションを試す用途が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
試験導入前に、使用するPyTorch、Flash AttentionまたはcuDNNのバージョン、GPU世代、対象構成の対応状況を確認してください。試験的機能では、通常精度との出力差と実環境での性能も比較する必要があります。
参考資料
Attention — NVIDIA cuDNN Frontend （新しいタブで開きます）Attention Is All You Need! — Transformer Engine 2.6.0 documentation （新しいタブで開きます）Quantized Inference （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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