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Meta 用 TLX 在 Blackwell 上优化 Jagged Flash Attention

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2026-10-02，Meta 通过 PyTorch Blog 发布基于 TLX 的 Jagged Flash Attention（JFA）内核，面向 GEM 广告模型的 jagged 序列，在 B200 上对比 FA4（2026 年 5 月版）前向快约 13%、反向快约 50%，代码已开源。

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Meta 开源基于 TLX 的 JFA 内核，在 B200 上相对 FA4 前向加速约 13%、反向加速约 50%。

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Oct 2, 2026
  1. PyTorch Blog精选
    Meta 用 TLX 优化 Jagged Flash Attention：在 Blackwell 上超越 FA4

    Meta 发布基于 TLX 的 Jagged Flash Attention（JFA）内核，面向 GEM 广告模型的 jagged 序列，在 B200 上对比 FA4（2026 年 5 月版）前向快约 13%、反向快约 50%，代码已开源。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 2）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct2Oct2Oct2Oct2

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.