FlashMLA is inspired byFlashAttention 2&3andcutlassprojects,所以还需要了解这三个技术。 FlashAttention,详见:一文搞懂Flash attention FlashAttention 2 详见:https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf FlashAttention利用tiling、recomputation等技术显著提升了计算速度(提升了2~4倍),并且将内存占用从平方代...
为了解决这个问题,FlashAttention 2设计了更好的worker分区方案。充分的利用并行化和高效的work分解提高计算利用率。 1.2 方案 FlashAttention 2 的优化点主要包括以下,其中第二和第三点都可以归结为在cuda gemm层面的优化。 减少冗余计算。减少非矩阵乘法运算(non-matmul)的FLOPs,增加Tensor Cores的运算比例。 序列长...
虽然相比标准Attention,FlashAttention快了2~4倍,节约了10~20倍内存,但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。本文提出了FlashAttention-2,它具有更好的并行性和工作分区。实验结果显示,FlashAttention-2在正向传递中实现了约2倍的速度提升,达到了理论最大吞吐量的73%,在反向传递中达到了理论最大吞吐量的63%...
在介绍FlashAttention-2之前,我们先来回顾一下其前身——FlashAttention。FlashAttention是一种针对长序列注意力计算的优化方法,它通过IO感知和算法创新,显著提升了注意力机制的计算效率和内存利用率。FlashAttention的核心思想在于通过优化数据访问模式,减少内存带宽的占用,同时利用GPU的并行计算能力,加速注意力矩阵的乘法运算。
FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量，同时提升了Attention计算的并行性（即使是单个头，也可以跨不同的线程块，以增加占用率），在每个线程块中，优化warps之间的工作分配，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有...
【新智元导读】新的一年,PyTorch也迎来了重大更新,PyTorch 2.2集成了FlashAttention-2和AOTInductor等新特性,计算性能翻倍。 新的一年,PyTorch也迎来了重大更新! 继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
FlashAttention v2的方法类似于: 第一次算出前两个数的和,并记录下当前已经计算过的数字数量N: , N = 2。 第二次算出前三个数的和,并记录下当前已经计算过的数字数量N: , N = 3。 计算完毕后,只需要将当前的总和除以N即可。 FlashAttention v2的优势在于少了原来每一步的乘法和除法。
新的一年,PyTorch 也迎来了重大更新,PyTorch 2.2 集成了 FlashAttention-2 和 AOTInductor 等新特性,计算性能翻倍。 继去年十月份的 PyTorch 大会发布了 2.1 版本之后,全世界各地的 521 位开发者贡献了 3628 个提交,由此形成了最新的 PyTorch 2.2 版本。
这一改进使得模型如StableDiffusion 1.x、GPT-J等能够在更高的维度上进行计算,实现更快的速度和更优的内存优化。FlashAttention2还支持多查询注意力(multi-query attention)和分组查询注意力(grouped-query attention),这些变体在推理过程中减少了键值缓存的大小,可以显著提高推理性能。
FlashAttention-2 FlashAttention-2通过优化GPU上不同线程块和warps之间的工作分区,来解决占用率低或不必要的共享内存读写。 FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量,同时提升了Attention计算的并行性(即使是单个头,也可以跨不同的线程块,以增加占用率),在每个线程块中,优化warps之间的工作分配,以减少通过...