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...
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A100(40GBHBM) 为例,下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上,...
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...
团队先前的工作FlashAttention，已经在训练阶段对此操作进行了优化。当时，FlashAttention解决的主要瓶颈是读写中间结果的内存带宽（例如，Q @ K^T）。然而，在推理阶段，我们要面对的瓶颈变了，导致FlashAttention所做的优化并不能直接拿过来应用。具体而言：在阶段阶段，FlashAttention在batch size和查询长度维度上进行并...
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...
PageAttention是一种基于注意力机制的LLM推理优化技术,通过将输入序列划分为多个页面,并对每个页面进行独立的注意力计算,从而减少计算量和显存占用。该技术主要应用于长序列输入的情况,可以将输入序列划分为多个页面,并对每个页面进行独立的注意力计算,从而减少计算量和显存占用。但需要注意的是,PageAttention可能会引入...
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...
Paged Attention 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...
●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,...
一年前,StanfordAILab博士Tri Dao发布了FlashAttention,让注意力快了2到4倍,如今,FlashAttention已经被许多企业和研究室采用,广泛应用于大多数LLM库。如今,随着长文档查询、编写故事等新用例的需要,大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-4的上下文长度是32k,MosaicML的MPT上下文长度是65k,Anthropic的Claude上...