10分钟学懂VLLM内部原理,KV Cache,PageAttention_哔哩哔哩_bilibili 1. vLLM 在大模型推理进行kv_cache时,会按照可生成最长序列长度分配显存,这导致大部分的显存都被浪费了: 预分配,但不会用到; 预分配,但尚未用到; 大量请求时产生的显存碎片,不足以预分配给下一个文本生成 vLLM就是解决kv_cache里的浪费...
二、FlashAttention 实践与性能分析 三、PagedAttention 原理及实践 3.1 PagedAttention 的基本原理 3.2 vLLM 及 PagedAttention 实践 参考资料 一、FlashAttention 基本原理 1.1 GPU 硬件特点 由于FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用,所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以A1...
VLLM(Vision, Language, and Layout Model)是一种结合了视觉、语言和布局信息的多模态模型,旨在理解和生成与图像相关的文本描述。在VLLM中,“flash attention”可能是一个特定的注意力机制或者技术细节,但请注意,这不是一个广泛认知或标准化的术语,因此我的解释将基于一般性的假设和逻辑推理。 VLLM Flash Attentio...
Fast and memory-efficient exact attention. Contribute to simon-mo/vllm-flash-attention development by creating an account on GitHub.
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新...
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...
因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。介绍...
vLLM 是一种用于快速大型语言模型（LLM）推理和服务的工具，其中 Paged Attention 是其核心算法。Paged Attention 引入了操作系统中虚拟内存和分页的思想，允许在不修改模型架构的情况下显著提高吞吐量。它通过将每个序列的键值缓存（KV cache）划分为块，并在注意力计算期间有效管理这些块来实现。每个块包含...
●Block based Flash Attention:将Flash Attention优化推广到近似注意力,调整原生Flash Attention只计算非零的Block块,使得性能得到进一步提高。 ■3.1 注意力的IO瓶颈分析 当前Transformer是LLM中大量使用的基础模型构件。如图1,Transformer的核心组件是多头注意力,...
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...