Meta的Jagged Flash Attention：推荐系统性能革命

Meta提出了一种名为Jagged Flash Attention的新方法，彻底改变了大型推荐系统的性能和可扩展性。传统方法处理变长类别特征（如用户交互历史）效率低下，需要填充大量零值。而Jagged Flash Attention利用Jagged张量，高效地处理这些变长特征，避免了填充带来的内存和计算开销。结合TorchRec库，该方法在Meta的生产环境中实现了高达10倍的性能提升，并支持训练拥有3万亿以上参数的模型。这项突破性技术将极大地推动个性化推荐系统的进步。