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...
本文在进击的Killua:FlashAttention v2核心代码解析(一)基础上解析了splitkv版本的实现,核心流程其实和一差的不多,本文就没有做过多阐述了,主要针对不同的地方如block table类型的kv cache使用、ROPE的使用和combine kernel的代码进行了一些解释,进一步展示了FlashAttention2的版图。编辑...
在过去的几个月里，研究人员一直在开发FlashAttention-2，它的性能指标比第一代更强。研究人员表示，2代相当于完全从头重写，使用英伟达的CUTLASS 3.x及其核心库CuTe。从速度上看，FlashAttention-2比之前的版本快了2倍，在A100 GPU上的速度可达230 TFLOPs/s。当使用端到端来训练GPT之类的语言模型时，研究人员的训...
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Window...
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。
一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 我们先快速回顾一下V1的运作流程:以K,V为外循环,Q为内循环。 ,遍历: ,遍历: 为了帮助大家更好理解v1中数据块的流转过程,在图中我们画了6块O。但实际上最终只有三块O:。 以为例,它可理解成是由经过某些处理后汇总而来的。进一步说, ...
3. 在一个attention计算块内,将工作分配在一个thread block的不同warp上,以减少通信和共享内存读/写。 动机 为了解决这个问题,研究者们也提出了很多近似的attention算法,然而目前使用最多的还是标准attention。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价将...
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。
因此,FlashAttention-2 支持了高达 256 的头维数,这意味着 GPT-J、CodeGen 和 CodeGen2、StableDiffusion 1.x 等模型可以使用 FlashAttention-2 来获得加速和节省内存。 此外,FlashAttention-2 还支持了多查询注意力(multi-query attention, MQA)以及分组查询注意力(grouped-query attention, GQA)。它们是注意力的...
2. 由于去除了\operatorname{diag}\left(\ell^{(i)}\right)^{-1},更新\mathbf{O}^{(i+1)}时不需要rescale\ell^{(i)} / \ell^{(i+1)},但是得弥补之前局部max值,例如示例中: FlashAttention:\mathbf{O}^{(2)} = \operatorname{diag}\left(\ell^{(1)} / \ell^{(2)}\right)^{-1} ...