Требования к памяти упали благодаря flash attention на A100

13 октября 2026

Flash attention переделал схему вычисления механизма внимания, избавив её от промежуточного хранения полных матриц в памяти. На GPU A100 это дало сокращение пикового потребления до 40–50 процентов по сравнению с классической реализацией.

Результат касается всех размеров моделей: даже 70-миллиардные трансформеры стали запускаться на одной видеокарте вместо двух, а меньшие модели вообще перешли в разряд доступных для бюджетного железа.

Практические следствия

Удешевление оборудования сдвигает точку равновесия между облачным API и собственным сервером. Компании с умеренными объёмами инференса получают возможность развёртывать модели локально дешевле, чем платить за тысячи токенов в облаке.

Кроме того, падение требований открывает дорогу оптимизации на более старых ускорителях: V100 и даже T4 теперь подходят для задач, которые раньше требовали A100 или H100.

Эффект применим ко всем фреймворкам инференса — vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp — так что сокращение памяти становится стандартом, а не новинкой отдельного решения.