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...
作为FlashAttention的升级版本,FlashAttention2在核心注意力操作上实现了2倍的速度提升,并在端到端训练Transformer模型时实现了1.3倍的速度提升。这种速度的提升对于大语言模型(LLM)如GPT的训练尤为重要,因为训练这些模型的成本通常高达数百万美元,因此FlashAttention2的引入可能会节省大量资金,并让处理更长的上下文序列成为...
2 Flash Attention-2 算法原理解析 2.1 优化内外循环读写流程 Flash Attention 1 最大的问题在于O[i]需要频繁的读写SRAM 缓存,如左图 ,那么考虑O[i]的在一个Q[i]周期算完, 就可以减少O[i]的频繁读写缓存 Flash Attention 2 将Q当作外循环,KV当作内循环, 将O[i]的在一个Q[i]周期算完, O[i]{t}...
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...
对于attention计算,加速明显。如果加上稀疏化处理,速度会更快。 FlashAttention-2 ▐主要内容 FlashAttention 的整体速度仍然和单独进行矩阵乘法 (GEMM) 的运算速度差距较大,仅达到理论最大 FLOPs/s 的 25-40%。作者观察到效率低下的原因是不同线程块和warp之间的工作分区不理想,导致低占用率或不必要的共享内存...
上图中间部分的图描述的就是flash attention 1算法的原理。对于常规的attention计算来说,首先会把Q、K和V完整的读进HBM中,然后执行计算。flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash atte...
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...
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 Does Not Need O(n^2) Memory 4、保持更新:开源如逆水行舟,不进则退,FA没有发布即巅峰,不信可以看一下Dao-AILab(https://github.com/Dao-AILab)/flash-attention(https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)的Contributors变化曲线,作者一年多时间不断在commit新的代码。FA V2里也体现...