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...
FlashAttention算法正是基于最大限度使用GPU片上内存的原则而设计的。根据GPU片上内存的空间大小对矩阵Q、K、V按行或列分块,分块要求尽可能的大,以充分利用好GPU的片上内存。本文重点阐述FlashAttention算法思想,具体细节建议读者阅读原始论文。 FlashAttention算法详细过程 参考资料 FlashAttention: Fast and Memory-Eff...
以较低的精度获得更好的性能:FlashAttention-3可以处理精度较低的数字FP8,同时保持精度。这样可以实现更快的处理速度,并可能降低内存使用率,从而为运行大规模AI操作的客户节省成本并提高效率。 能够在以下位置LLMs使用更长的上下文:通过加速注意力机制,FlashAttention-3使AI模型能够更有效地处理更长的文本片段。这可以...
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...
【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。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于...
Flash Attention Flash Attention是注意力机制中的超级英雄,它能迅速找到关键信息,且内存利用效率高。虽然实现起来有些复杂,但它依赖底层硬件优化,使得计算速度飞快。这种机制旨在解决传统注意力机制在处理长序列时的性能瓶颈。 嵌入维度的选择 选择嵌入维度就像给模型挑选一副合适的眼镜。它决定了模型能看到多细致的语义信...
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...
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: 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。