FlashAttention算法的目标:在计算中减少显存占用,从O(N^2)大小降低到线性,这样就可以把数据加载到SRAM中,提高IO速度。 解决方案:传统Attention在计算中需要用到Q,K,V去计算S,P两个矩阵,FlashAttention引入softmax中的统计量(m,\ell),结合output O和在SRAM中的Q,K,V块进行计算。 3.3.3 算法细节 FlashAttention...
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...
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...
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...
时隔一年，FlashAttention-3归来，将H100的FLOP利用率再次拉到75%，相比第二代又实现了1.5～2倍的速度提升，在H100上的速度达到740 TFLOPS。论文地址：https://tridao.me/publications/flash3/flash3.pdf 值得一提的是，FlashAttention v1和v2的第一作者也是Mamba的共同一作，普林斯顿大学助理教授Tri Dao，他的...
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...
FlashAttention包，2.2版本及以上xFormers包，0.0.22版本及以上调度程序将根据问题的大小自动使用Flash-Decoding或 FlashAttention方法。团队介绍 目前Flash-Decoding还没出论文，但作者团队已透露，这次不再是Tri Dao“单打独斗”，不过一作仍然是他。Tri Dao今年博士毕业于斯坦福，7月份加盟大模型创业公司Together AI...
去年7月,FlashAttention-2发布,相比第一代实现了2倍的速度提升,比PyTorch上的标准注意力操作快5～9倍,达到A100上理论最大FLOPS的50～73%,实际训练速度可达225 TFLOPS(模型FLOPs利用率为72%)。 然而,去年发布FlashAttenion-2尚未运用到硬件中的最新功能,在H100上仅实现了理论最大FLOPS 35%的利用率。
总的来说,FlashAttention有如下优点: hbm访问次数降低,所以计算更快 在sram中计算attention,并对于后向计算提前保留中间结果,所以显存占用更少 可以使用更长的sequence,使得模型训练效果更好 对于attention计算,加速明显。如果加上稀疏化处理,速度会更快。