num_attention_heads)) #在Transformer/BERT中,这里的 all_head_size 就等于 config.hidden_size # 应该是一种简化,为了从embedding到最后输出维度都保持一致 # 这样使得多个attention头合起来维度还是config.hidden_size #而 attention_head_size 就是每个attention头的维度,要保证可以整除 self.num_attention_heads ...
转换成新的表达v，后续就用feature vector v来代表原始输入（feature vector a）。这里的value就比较容易...
对于稀疏的KV-Cache，地址使用BSR矩阵的indices数组计算；而密集的KV-Cache地址使用row index仿射变换。KV-Cache的最后一个维度保持连续（也就是head_size），以适应GPU缓存行大小的合并内存访问。这里使用宽度为128B的异步复制指令LDGSTS来最大化内存带宽。尽管Hopper架构中的TMA（Tensor Memory Accelerator）可以进一步加...
MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,…,headh)WO where head i=Attention(QWQi,KWKi,VWVi) 同时由于Transformer中设置了残差网络,设置隐层单元数目和头数时候要注意是否满足:num_attention_heads * attention_head_size = hidden_size 同时还是用position-wise feed-forward networks、position encoding、layer ...
self.key = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)# 输入768, 输出768 self.value = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)# 输入768, 输出768 注意,这里的query, key, value只是一种操作(线性变换)的名称,实际的Q/K/V是它们三个...
FlashAttention v1在批大小和部数量上进行并行化处理。研究人员使用1个线程块来处理一个注意力头，共有 (batch_size * head number) 个线程块。在前向处理（左图）中，研究者将Worker（线程块）并行化，每个Worker负责处理注意力矩阵的一个行块。在后向处理过程中（右图），每个Worker处理注意力矩阵的一个列块 ...
VCache [num_blocks, num_kv_heads, head_size, block_size] Paged 内存管理相关的辅助数据结构: blk_size:也就是 block_size,是 KVCache page 的最高维,KVCache 是若干个 page 的集合,每个 page 存(blk_size, num_head,head_size)个 K、V 的元素。
self.w_v = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size) # 输入768, 输出768 1. 2. 3. 4. 假设三种操作的输入都是同等维度的矩阵,这里每个特征维度都是768.即三者的维度: Step2:定义输入 输入的特征维度也为768,即:每个字用768维来进行表示,如图所示: ...
举一个例子,这里将模型构型表示为AFT-conv-h-s,其中h为head的个数,s×s为2d local window size。 w∈Rh×s×s,Q,V∈RT×h×d/h,K∈RT×h ,于是对于每一个head i=1,2,...,h 来说,有: 注意,上式可以很容易地解释为一个特殊的卷积层,具有: ...
FlashAttention在batch和heads两个维度上进行了并行化:使用一个thread block来处理一个attention head,总共需要thread block的数量等于batch size × number of heads。每个block被调到到一个SM上运行,例如A100 GPU上有108个SMs。当block数量很大时(例如≥...