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...
在V1的讲解中,我们通过详细的图解和公式推导,一起学习了Flash Attention的整体运作流程。如果大家理解了V1的这块内容,就会发现V2的原理其实非常简单:无非是将V1计算逻辑中的内外循环相互交换,以此减少在shared memory上的读写次数,实现进一步提速。那当你交换了循环位置之后,在cuda层面就可以配套做一些并行计算优化。这...
FlashAttention算法的目标:在计算中减少显存占用,从O(N^2)大小降低到线性,这样就可以把数据加载到SRAM中,提高IO速度。 解决方案:传统Attention在计算中需要用到Q,K,V去计算S,P两个矩阵,FlashAttention引入softmax中的统计量(m,\ell),结合output O和在SRAM中的Q,K,V块进行计算。 3.3.3 算法细节 FlashAttention...
(2)更大程度的提高了attention计算的并行度,甚至对于单个头的计算,也会将其分发到多个不同的线程块中执行计算,此举相比flash attention1,大约有2x的性能提升。 关于flash attention2对GPU warps的优化调整,flash attention2的 论文中有一处说明,如下图所示。 flash attention1的forward计算中,对于每一个block,是将...
Attention层是扩展到更长序列的主要瓶颈,因为它的运行时间和内存占用是序列长度的二次方。使用近似计算的Attention方法,可以通过减少FLOP计算次数、甚至于牺牲模型质量来降低计算复杂性,但通常无法实现大比例的加速。 由斯坦福大学提出的FlashAttention方法,让使用更长sequence计算Attention成为可能,并且通过线性级别的...
一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1运作流程回顾：循环结构以K和V为外循环，Q为内循环，进行数据的遍历和计算。1.2 V2运作流程创新：循环位置交换，Q固定循环，K和V的分块循环，减少共享内存的读写。二、V2相对V1的改进点 改进点包括优化计算原理和cuda层面的gemm优化，旨在提升计算效率。...
核心原理是将输入分块，在每个块上执行注意力操作，减少高带宽内存（HBM）的读写操作。通过平铺和重计算等技术，输入块从HBM加载到SRAM，执行注意力操作后，结果更新回HBM。FlashAttention的优化使得计算速度显著提升，最高可达2-4倍。FlashAttention-2版本进一步优化了算法，引入了更好的并行化和工作分区...
Self-Attention机制的原理和计算过程 Multi-Head Attention的设计和作用 注意力权重的计算和可视化 Self-Attention在模型中的作用和优势 第四章:Transformer模型原理剖析(2) Positional Encoding的概念和实现方法 Rotary Positional Embedding BPE tokenizer,SentencePiece Encoding ...
本文将对FlashAttention2的源码进行解读,帮助读者更好地了解这款插件的原理和实现方法。 一、FlashAttention2的基本结构 FlashAttention2的源码主要由以下几个部分构成: 1. 核心功能模块:包括了插件的初始化、事件处理、动画效果等基本功能。 2. UI界面模块:负责插件的用户界面设计和交互功能。 3. 数据处理模块:用于...