各种attention mode有什么区别？
资料来自秘塔AI搜索
以下是对不同注意力模式（sdpa、flash att_2、flash attn_3、sageattn、spargeattn、spargeattn_tune）的详细分析和区别：
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SDPA（Scaled Dot Product Attention）
- SDPA是Transformer中经典的注意力机制，通过缩放点积计算注意力权重。它是许多现代Transformer模型的基础实现，如GPT-3和BERT等。
- SDPA在PyTorch中被优化为支持多种硬件（CPU、GPU、CUDA、AMD等），并可以通过BetterTransformer API提前受益。
- SDPA的实现相对简单，但其计算量随着序列长度的平方增长，可能导致内存和计算资源的消耗较大。
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Flash Attention 2（Flash Attention-2）
- Flash Attention 2是一种改进的注意力机制，通过减少内存访问次数和优化计算顺序来提高效率。
- 它在PyTorch 2.2版本中被支持，并且可以通过
torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention直接调用。 - Flash Attention 2在某些情况下比SDPA更快，尤其是在处理长序列时。然而，它可能需要特定的硬件支持（如H100或A100 GPU）。
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Flash Attention 3（Flash Attention-3）
- Flash Attention 3是Flash Attention 2的进一步优化版本，速度比Flash Attention 2快约2倍。
- 它目前仍处于测试阶段，仅支持部分头部维度，并且尚未广泛应用于生产环境。
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Sage Attention（SageAttn）
- Sage Attention是一种量化注意力机制，通过8位量化和稀疏化技术显著减少VRAM占用，同时保持端到端性能。
- 它适用于需要高效推理的场景，特别是在资源受限的设备上。
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Sparge Attention（SpargeAttn）
- Sparge Attention是一种稀疏化注意力机制，通过减少不必要的计算和存储来优化性能。
- 它特别适合处理长序列数据，能够显著降低内存消耗。
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Sparge Attention Tune（SpargeAttn_Tune）
- Sparge Attention Tune是Sparge Attention的优化版本，通过调整稀疏化参数进一步提高效率。
- 它可能需要额外的调优步骤以达到最佳性能。
总结
- SDPA 是经典实现，适用于大多数场景，但在长序列处理上可能效率较低。
- Flash Attention 2 和 Flash Attention 3 是高效的注意力机制，适合需要加速的场景，尤其是长序列处理。
- Sage Attention 和 Sparge Attention 专注于内存优化，适合资源受限的设备。
- Sparge Attention Tune 是Sparge Attention的优化版本，适合需要进一步调优的场景。
选择哪种注意力模式应根据具体需求（如序列长度、硬件支持、内存限制等）来决定。
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显卡架构
| 架构 | 代表显卡 | 核心改进 | 性能差距（vs 2080 Ti） |
|---|---|---|---|
| Pascal | GTX 1080 Ti | 无 RT/Tensor Core，纯 CUDA 计算 | 落后 30-40%（光追场景差距更大） |
| Turing | RTX 2080 Ti | 引入 RT Core + Tensor Core | 基准 |
| Ampere | RTX 3080 Ti | 第二代 RT Core + 第三代 Tensor Core | 领先 40-50% |
| Ada Lovelace | RTX 4080 | DLSS 3.0 + 光流加速器 | 领先 80-100% |
RTX 2080 Ti只支持sdpa，其他全部不支持，因为其他都用到bf16，而RTX 2080 Ti不支持bf16.
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在《万相2.1太慢？试试这个节点，两倍提速》里，网友“东岳整人” 说：把comfyui官方工作流里面的模型加载节点替换成kjnodes里面的diffusion load(大概是这个），替换后的节点里面的sage选项选auto，2080ti 就可以使用 Sage Attention ，但我试了，报错：sageattn() got an unexpected keyword argument 'tensor_layout' ，而且这个错误发生后，即使换回官方流、关闭comfyui重启，依然报这个错误，需要关电脑再开这个错误才消失。