下载:flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl,直接点了下就行,命令行为:wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.3.5/flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 安装:pip install flash_attn-2...
python setup.py install#即使安装了ninja,这一步需要的时间也很长 Flash-Attention的使用 根据transformers的官方文档(文档),flash-attention的使用如下: importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,LlamaForCausalLMmodel_id="tiiuae/falcon-7b"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)m...
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...
另外,FlashInfer采用与Block-Parallel Transformer (BPT)相同的形式分解kv cache(同时也是RingAttention和Flash-Decoding的实现依据)。 对于相同的query,需要计算的完整kv cache被分块,每块的Attention计算可以独立(并行)进行,只需记录一个统计量(这里是LSE),用于最后的汇聚。 学会这个之后,再来看一下FlashInfer提供的可...
以下是FlashAttention的使用方法: 1.准备数据和模型:确保你已经准备好用于训练或推断的数据,以及相应的模型。 2.安装FlashAttention库:如果你还没有安装FlashAttention库,可以通过pip或其他包管理工具进行安装。 3.导入FlashAttention模块:在代码中导入FlashAttention模块,以便可以使用其中的函数和类。 4.配置FlashAttention...
强推!史上最全大模型实战课!精讲大模型原理和应用,通俗易懂!带你从入门到起飞!【大模型训练加速之flash attention】搞学术的温太医 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多85 -- 1:03:18 App 强推!史上最全大模型实战课! 精讲大模型原理和应用,通俗易懂!带你从入门到起飞!【ICML2024论文解读 大...
FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它可以调度到一个高效的 triton 内...
学习flashattention2源码过程中,发现在softmax计算过程中,https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/main/csrc/flash_attn/src/softmax.h#L115对exp计算进行了换底,从自然对数e换为以2为底。具体计算公式为: exp(xi)=2xi⋅log2(e) 具体到softmax计算为: ...
fused-attention.py Compare performance with pytorch2's. Jun 29, 2024 readme.md add readme.md Jun 29, 2024 View all files Repository files navigation README 参照triton官方tutorial实现fp16 fused attetnion推理, 已实现flashattention v2。在A10上benchmark如下: fused-attention-batch4-head32-d64: ...
FlashAttention-3 的速度是 FlashAttention-2 的 1.5-2.0 倍,高达 740 TFLOPS,即 H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%。使用 FP8,FlashAttention-3 的速度更是接近 1.2 PFLOPS。 FlashAttention-3 的改进将带来: 更高效的 GPU 利用率:H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%,而之前仅为 35%。这使得 LLM 的训练...