$英伟达(NVDA)$ 前两天看到新智元上一篇介绍Fast Attention2的文章,里面提到Fast Attention 2是在A100上基于nv的CUTLASS 3.x 及其核心库 CuTe 的原语开发的,我突然意识到 nVidia 的一大优势在于state-of-art models可能通常都是在nv的GPU上开发,而后才会支持别的芯片,这
FlashAttention series has been widely applied in the inference of large language models (LLMs). However, FlashAttention series only supports the high-level GPU architectures, e.g., Ampere and Hopper. At present, FlashAttention series is not easily transferrable to NPUs and low-resource GPUs. ...
(2) 注意力输出中相邻步骤之间的相似性。 (3) 注意力输出中条件推理与无条件推理之间的相似性。 并且作者提出了相应的压缩技术: (1) 带残差共享的窗口注意力,(2) 跨时间步的注意力共享,(3) 跨CFG的注意力共享。 实验表明,DiTFastAttention显著降低了注意力的成本并加快了计算速度。 局限性和未来工作。首先,...
具体以Attention结构来说: Attention (Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V 推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址: https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个...
vLLM识别出大型单体KV缓存导致的内存碎片化显著降低了大型语言模型服务系统的并发性,并提出了「分页注意力」(Paged Attention)机制来实现非连续KV缓存,并增加整个系统的总吞吐量。 此技术采用分页缓存机制,从而提升了系统的整体吞吐量。不同于之前分配各个不同大小的连续内存块的做法,分块KV缓存中的底层存储是固定大小...
具体来说就是,从基于编码器-解码器的教师模型中提取注意力对齐(attention alignments),用于做音素(phoneme)持续时间预测。长度调节器利用这一预测来扩展源音素序列,以匹配目标梅尔频谱序列的长度,从而并行生成梅尔频谱。 在LJSpeech 数据集上的实验表明,本文的并行模型在语音质量方面达到了自回归模型的水平,基本上消除了...
2)骨干网(Backbone),包括主干网的选择(如ResNet,ResNest,ResNeXt等)和可以增强主干网表达能力的特殊模块(如non-local、instance batch normalization (IBN)模块等); 3)聚合模块(Aggregation),用于将骨干网生成的特征聚合成一个全局特征,如max pooling, average pooling, GeM pooling , attention pooling等方法; ...
vLLM识别出大型单体KV缓存导致的内存碎片化显著降低了大型语言模型服务系统的并发性,并提出了“分页注意力”Paged Attention机制来实现非连续KV缓存,并增加整个系统的总吞吐量。此技术采用分页缓存机制,从而提升了系统的整体吞吐量。不同于之前分配各个不同大小的连续内存块的做法,分块 KV 缓存中的底层存储是固定大小的...
另一部分大佬着力于给BERT瘦身提升速度。比如剪枝,剪掉多余的连接、多余的注意力头、甚至LayerDrop[1]直接砍掉一半Transformer层;再比如量化,把FP32改成FP16或者INT8;还有蒸馏,用一个学生模型来学习大模型的知识,不仅要学logits,还要学attention score。。。