dim=1) expected_attention = expected_softmax @ V_mat # 分块(tiling)尺寸,以SRAM的大小计算得到 Br = 4 Bc = d O = torch.zeros((N, d)) # 算法流程第3步,执行外
flash attention2与flash attention1在算法层面大部分都是相同的,只是少部分地方做了修改,因此我们不做过多的解释,直接通过代码来逐行编程实现。 importtorchtorch.manual_seed(456)N,d=16,8Q_mat=torch.rand((N,d))K_mat=torch.rand((N,d))V_mat=torch.rand((N,d))expected_softmax=torch.softmax(Q_...
FlashAttention-2:O(1)=eS(1)−m(1)V(1) 2. 由于省略了diag(ℓ(i))−1,更新O(i+1)时不再需要rescaleℓ(i)/ℓ(i+1),但是softmax的分子部分还是要更新,其实就更新中间max,即: FlashAttention-1:O(2)=diag(ℓ(1)/ℓ(2))−1O(1)+diag(ℓ(2))−1eS(2)−m...
而在FlashAttention-2中,每个部门有自己的存档点,员工可以快速获取文件,类似于在每个线程块中进行优化,使得线程束间几乎不需要通过共享内存通信,提高了效率。 这些改进的结果是FlashAttention-2的计算速度比FlashAttention快了大约2倍,达到了接近GEMM操作的效率水平。 对比原有的 FlashAttention 解法,FlashAttention-2 通...
FlashAttention算法的实现主要包括以下几个步骤: (1) 计算输入序列中每个元素的自我注意力权重,即计算当前元素与自身其他位置的加权和。 (2) 对自我注意力权重进行归一化处理,得到归一化后的注意力权重。 (3) 引入闪光注意力机制,只考虑与当前元素最近的元素,计算闪光注意力权重。
Are we supporting flash_attention feature? https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/mainContributor benjaminye commented Apr 8, 2024 This should be a relatively easy implementation. When loading a model with hf transformers, users can pass in attn_implementation="flash_attention_2". ...
短短几周的时间,机器学习爱好者 Vaibhav (VB) Srivastav 表示:随着 AutoAWQ(支持 Mixtral、LLaVa 等模型的量化)最新版本的发布,现在用户可以将 Mixtral 8x7B Instruct 与 Flash Attention 2 结合使用,达到快速推理的目的,实现这一功能大约只需 24GBGPUVRAM、不到十行代码。
随后,提出了多种优化技术,包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式,显著提升了模型的性能。实验结果显示,使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒,相比未优化版本提升了约2.5倍。
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。
一、FlashAttention2的基本结构 FlashAttention2的源码主要由以下几个部分构成: 1. 核心功能模块:包括了插件的初始化、事件处理、动画效果等基本功能。 2. UI界面模块:负责插件的用户界面设计和交互功能。 3. 数据处理模块:用于处理插件所需的数据,包括图片、文字、信息等。 二、插件初始化流程 1. 定义基本参数:在...