Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 可以用下面两个图来说明: 图1 - 输入序列与Q,K,V矩阵 以输入的文本序列[thinking machines]为例,图中X代表输入文本序列[thinking machines]的嵌入向量表示,维度为(1,2,4)。其中batch size为1,sequence length为2,hidden dimension为4。X经过与权重矩阵相乘后得到Q, K,...
我们配合上面的图例和flash attention论文中的伪代码,再来进一步理解一下分块计算safe softmax的(1)～(5)步骤。 这里我们需注意:由于safe softmax是针对矩阵整行的计算,即相当于固定内圈 i ,移动外圈 j 的结果,所以在接下来的介绍中,我们都以这样的视角进行介绍。 我们用 S_{00} (图中浅绿色方块)替换掉(1...
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，他的名...
flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash attention 1的IO优化技术,再GPT-2的计算上,flash attention IO优化+算子融合,相比pytorch的实现,有大约7.6x的性能提升。 上图的算法流程是标...
https:///Dao-AILab/flash-attention 带有CUDA 的 FlashAttention-2 目前支持: GPU架构Ampere, Ada, or Hopper GPUs(例如 A100、RTX 3090、RTX 4090、H100)。对Turing GPU(T4、RTX 2080)的支持即将推出,目前请为Turing GPU 使用 FlashAttention 1.x。
FlashAttention与其他方法的比较 这一部分评估了使用FlashAttention来训练Transformer模型的效果。主要观察包括以下几点: 1.训练速度: FlashAttention在BERT模型方面超越了MLPerf 1.1速度记录,高出15%。 对于标准的Transformer,该模型将GPT-2的速度提高到比HuggingFace高3倍,比Megatron高1.8倍。
Attention层是扩展到更长序列的主要瓶颈,因为它的运行时间和内存占用是序列长度的二次方。使用近似计算的Attention方法,可以通过减少FLOP计算次数、甚至于牺牲模型质量来降低计算复杂性,但通常无法实现大比例的加速。 FlashAttention没有进行近似计算,所以也没有精度损失。然而,FlashAttention的实际速度仍然和理论上的运算...
换句话说,外循环在顺序计算特征,内循环在顺序计算序列。 作用是将vector生成为一个对角矩阵,从而实现相同长度的两个vector进行element-wise相乘。 Theorem 1. FlashAttention的FLOPs为 ,除了input和output,额外需要的内存为 。 - The End -
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。
1 FlashAttention FlashAttention是一种优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术。它通过减少存储访问开销（Memory Access Cost，MAC），而非降低FLOPS（浮点运算次数），来提升性能。2 前述知识点 涉及到内存访问，肯定与计算的硬件架构有关系。从GPU架构进行解析，参考如下博客：https://www.zhihu.com/question/...