page attention把显存划分为kv_block,以kv block为单位管理显存分配。比如,每个物理kv block的大小能存储四个token,物理显存可以是不连续的。在下图中,一开始Block2未被占用,直到“的”这个token生成才会申请使用block2。所以vLLM按块按需分配显存,碎片最大只有三个token大小 vLLM会在后台维护一个映射表,记录逻辑kv...
我们看到在Flash Attention V1中,Q和KV的wrap做矩阵运算时,每个wrap都必须先将自己计算的结果存到线程块的共享内存(shared memory)中,然后4个wrap必须同步,确保运算完成,才能将每个wrap的输出加总起来。我们可以发现: 这里的瓶颈就是4个wrap同步,也就是相互等待对方的时间。 而换成Flash Attention V2的方式,我们调...
如下图所示,在FlashAttention v1中使用一个thread block来生成下图中的结果O;但是在FlashAttention v2中一个thread block仅负责生成图示中结果O的一个子集,也就是图下方中的每一行(O1, O2...)。在单个线程块中会迭代地对(Q1,K1,V1),(Q1,K2,V2),(Q1,K3,V3),(Q1, K4, V4)数据进行tiling化的attention...
FlashInfer 最初是华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学院、卡耐基梅隆大学及陈天奇的创业公司 OctoAI 共同发起的合作研究项目，旨在创建一个灵活的大语言模型（LLM）推理内核库，提供 LLM GPU 内核的高性能实现，如 FlashAttention、SparseAttention、PageAttention、Sampling 等。英伟达表示，首个适用于 DeepSeek MLA 的...
VLLM(Vision, Language, and Layout Model)是一种结合了视觉、语言和布局信息的多模态模型,旨在理解和生成与图像相关的文本描述。在VLLM中,“flash attention”可能是一个特定的注意力机制或者技术细节,但请注意,这不是一个广泛认知或标准化的术语,因此我的解释将基于一般性的假设和逻辑推理。 VLLM Flash Attentio...
比如vLLM使用的Paged Attention,参照操作系统中分页管理内存的方式,将kv cache切成一个个block,逻辑上连续而物理上不连续。 而SGLang采用的Radix Attention是一棵前缀树,不同query共享的kv cache(比如系统提示)存储在同一个节点。 再看Speculative Decoding,多个草稿小模型生成的token序列通常组织成token tree的形式,表...
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新...
在FlashAttention V1的运算中,是以1个线程块(thread block)为单位进行计算,然后划分批次大小(batch size)和注意力头(attention head),这样总共就会有batch size * attention head个线程块。 这些线程块会被安排到GPU上的流式多处理器(streaming multiprocessor,SM)运行。
据官方介绍，FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Latent Attention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。FlashMLA 通过优化 MLA 解码和分页 KV 缓存，能够提高 LLM（大语言模型）推理效率，尤其是在 H100 / H800 这样的高端 GPU 上发挥出极致性能。说人话就是，FlashMLA ...
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。