Flash Attention已经集成到了pytorch2.0中,可以很便捷的调用。 1.1 简介 FlashAttention旨在加速注意力计算并减少内存占用。FlashAttention利用底层硬件的内存层次知识,例如GPU的内存层次结构,来提高计算速度和减少内存访问开销。 FlashAttention的核心原理是通过将输入分块并在每个块上执行注意力操作,从而减少对高带宽内存(HBM...
一、Flash Attention Flash Attention是一种针对Transformer模型中注意力机制的优化技术,旨在提高计算效率并减少内存使用。以下是Flash Attention的主要特点和优势: 关键特点 1. 计算效率 Flash Attention将传统注意力机制的计算复杂度从 O(N2)O(N2) 降低到 O(NlogN)O(NlogN) 或线性时间 O(N)O(N),其中 NN...
论文作者之一 、FlashAttention1-3 版本的参与者 Tri Dao 表示：FlashAttention 被广泛用于加速 Transformers，已经使注意力速度提高了 4-8 倍，但尚未利用现代 GPU。因而他们发布了 FlashAttention-3：在 FP16 上速度提高了 1.5-2 倍，在 H100 上高达 740 TFLOPS（75% 实用性），FP8 接近 1.2 PFLOPS！Hoppe...
我认为有2种可能的解释:1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题，能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题最后我们还是要进行个总结FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3，并且是在不需要修改代码的情...
FlashAttention在处理较长序列时能显著节省内存。与标准注意力机制内存使用随序列长度二次增长不同,FlashAttention的内存使用线性增长。在序列长度为2K时可节省10倍内存,4K时可节省20倍内存。 完整模型代码和训练脚本 已发布了完整的GPT模型实现,并提供了其他层(如MLP、LayerNorm、交叉熵损失、旋转嵌入)的优化实现。整体...
斯坦福博士一人重写算法,第二代实现了最高9倍速提升。 继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后,升级版的2代来了。 FlashAttention-2是一种从头编写的算法,可以加快注意力并减少其内存占用,且没有任何近似值。 比起第一代,FlashAttention-2速度提升了2倍。
FlashAttention 是什么？FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它利用平铺、重计算等经典技术来显著提升计算速度，并将序列长度中的内存使用实现从二次到线性减少。其中平铺意味着将输入块从 HBM（GPU 内存）加载到 SRAM（快速缓存），并对该块执行注意力操作，更新 HBM 中的输出。此外通过不将大型中间注意...
FlashAttention产生了第一个在挑战性的Path-X任务上(序列长度16K)实现优于随机性能的Transformer,块稀疏的FlashAttention则是第一个在Path-256(序列长度64K)上实现优于随机性能的序列模型。 3.Benchmarking Attention: 作者测量了FlashAttention和块稀疏的FlashAttention在不同序列长度下的运行时和内存性能,证实FlashAttenti...
FlashAttention-3 采用关键技术,相比使用 FP16 的 FlashAttention-2,性能提升 1.5–2.0 倍,最高可达 740 TFLOPS。另外,在使用 FP8 时,FlashAttention-3 可达到高达 1.2 PFLOPS,且误差比基准 FP8 注意力小 2.6 倍。 CUTLASS是一个开源 CUDA 库,旨在支持深度学习和 HPC 从业者在 NVIDIA Tensor Core GPU 上实现...
注意力机制是Transformer架构的核心能力,也是大型语言模型和长上下文应用的瓶颈。FlashAttention(和 FlashAttention-2)开创了一种通过最小化内存读/写来加速 GPU 注意力的方法,现在大多数库都使用它来加速 Transformer 训练和推理。 这导致了过去两年上下文LLM长度的大幅增加,从2-4K(GPT-3,OPT)增加到128K(GPT-4),甚...