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...
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%...
在第4 节中,我们通过实证验证了 FlashAttention-2 甚至比 FlashAttention 还能显著提速。不同设置(带或不带因果mask、不同头维度)下的基准测试表明,FlashAttention-2 比 FlashAttention 提高了约 2 倍的速度,在前向传播中达到理论最大吞吐量的 73%,在反向传播中达到理论最大吞吐量的 63%。当使用端到端训练 GP...
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。 Efficient Memory Attention 这一节介绍另一种常用...
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。时隔一年...
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...
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,以减少通过共享内存的通信。
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。
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。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。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...
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。