本文介绍了在昇腾AI处理器上对FlashAttention算子的优化改造，重点将原集成的前向与反向计算逻辑拆分为独立的swa_forward和swa_backward函数，以提升Transformer类模型在长序列场景下的灵活性。文章详细分析了原始算子代码结构，明确了支持稀疏模式0（无mask）和4（滑动窗口）的技术方案，并提供了完整的编译安装指南及代码修改要点。该优化特别针对序列长度超过16K的

本文介绍了在昇腾AI处理器上对FlashAttention算子的优化改造，重点将原集成的前向与反向计算逻辑拆分为独立的swa_forward和swa_backward函数，以提升Transformer类模型在长序列场景下的灵活性。文章详细分析了原始算子代码结构，明确了支持稀疏模式0（无mask）和4（滑动窗口）的技术方案，并提供了完整的编译安装指南及代码修改要点。该优化特别针对序列长度超过16K的