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...
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...
flash attention编码并行策略 经过上面的分析,我们发现flash attention的编程至少有三个地方可以做并行,首先是矩阵 Q_i \in R^{B_T \times d} 的输入,这里仅仅针对行做分块,因此也只是并行传入矩阵Q的多行。其次是最后矩阵 V_j \in R^{B_c \times d} 的输入,最后计算输出矩阵的时候也是一个矩阵乘法,我...
下图是FlashAttention的前向传递图：通过平铺和softmax重新缩放，研究人员人员按模块进行操作，避免从HBM读取或是写入，同时获得正确输出，无需近似。然而，FlashAttention仍然存在一些低效率的问题，这是由于不同线程块之间的工作划分并不理想，以及GPU上的warp——导致低占用率或不必要的共享内存读写。更少的non-matmul...
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: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”内存的效率与普通注意力相比（序列长度是二次的，O(N²)），FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如，稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比...
【新智元导读】FlashAttention新升级!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。
因此,FlashAttention-2 支持了高达 256 的头维数,这意味着 GPT-J、CodeGen 和 CodeGen2、StableDiffusion 1.x 等模型可以使用 FlashAttention-2 来获得加速和节省内存。 此外,FlashAttention-2 还支持了多查询注意力(multi-query attention, MQA)以及分组查询注意力(grouped-query attention, GQA)。它们是注意力的...
FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它可以调度到一个高效的 triton 内核,该...
处理小说、法律文件等长文本是大模型的一个重要应用方向,但也面临速度上的挑战。FlashAttention 作者 Tri Dao 等人提出的「Flash-Decoding」通过充分利用 GPU,可以将大模型的长上下文推理速度提高至 8 倍。 最近,像 ChatGPT 或 Llama 这样的大型语言模型(LLM)引起了前所未有的关注。然而,它们的运行成本仍然极高。虽...