去下载whl:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 我的配置为: cuda:11.6 pytorch:1.13 python:3.10 那么我要去flash-attn中我能下载的最新版本:2.3.5 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.co...
flash attention编码并行策略 经过上面的分析,我们发现flash attention的编程至少有三个地方可以做并行,首先是矩阵 Q_i \in R^{B_T \times d} 的输入,这里仅仅针对行做分块,因此也只是并行传入矩阵Q的多行。其次是最后矩阵 V_j \in R^{B_c \times d} 的输入,最后计算输出矩阵的时候也是一个矩阵乘法,我...
flash attention2 计算qkv比较吃资源,所以torch提供了计算带缩放的注意力点积函数,底层用了flash attention2,这个库底层是一个C++写的cuda程序,外面包了一层python代码,所以pytorch可以调用它,实现高效地qkv计算。 这个torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention函数底层有3种实现,可以根据需要开启某一种具体的...
通过这种方式,FlashAttention可以将内存开销降低到线性级别,并实现了2-4倍的加速,同时避免了对中间结果的频繁读写,从而提高了计算效率。 FlashAttention-2 经过铺垫,正式进入正文。我们先讲述FlashAttention-2对FlashAttention的改进,从而减少了非矩阵乘法运算(non-matmul)的FLOPs。然后说明如何将任务分配给不同的thread b...
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...
FlashAttention-2 FlashAttention-2通过优化GPU上不同线程块和warps之间的工作分区，来解决占用率低或不必要的共享内存读写。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...
回归正题,本文也分两个部分进行讲解:原理与cuda层面的并行计算。 在阅读本文前,需要先阅读V1的讲解,本文会沿用V1的表达符号及推演思路。 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。
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。
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。
拿捏定制化Attention 作者为FlashAttention开发了CUDA/CUTLASS模板,专为密集矩阵和块稀疏矩阵设计,兼容从Turing到Hopper架构的英伟达GPU。 其中,FlashAttention2用于Ada(sm89)之前的架构,FlashAttention3用于Hopper架构。 实现的主要改进包括:增强将稀疏块加载到共享内存中的能力、扩展块大小配置、针对分组查询注意力(GQA)优化...