最初の原理から理解するFlashAttention

最近、新しいLLMのリリース、claude codeの制限、ワークフローやエージェント、スキル、そしてエージェントのオーケストレーションといった話題で持ちきりですが。時には立ち止まって、基礎となる部分のいくつかを実際に理解してみるのもいいと思います。

今週は少し時間があったので、FlashAttentionを第一原理から理解し直そうと取り組みました。

標準的なアテンションはメモリ制約（memory-bound）です。つまり、GPUのメモリ階層を考慮せずに、大きな中間行列を遅いGPUメモリと速いGPUメモリの間で繰り返しシャッフルしてしまいます。FlashAttentionはアテンションをIO（入出力）を意識する形にすることでこれに対処します。メモリ階層間でのデータ移動を最小化するように計算の構造を組み替え、その結果として正確な標準アテンションを計算します。その結果、学習が高速化され、より長いコンテキスト長に対応でき、アテンションのメモリ使用量も低くなります。

それについて短いブログを書きました。網羅的な深掘りというわけではありませんが、標準的なアテンションがなぜ遅く、メモリ制約なのか、そしてFlashAttentionがそれをカーネル融合、タイル分割、再計算、オンライン・ソフトマックスといった考え方でどう解決するのか、直感を作るのに十分な深さで説明しています。

ブログ記事はこちら：https://aayushgarg.dev/posts/2026-03-27-flash-attention/