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...
CUDA version：12.3 安装指令：git cloneGitHub - Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-effici...
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，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有Window...
尽管NVIDIA的GPU芯片和CUDA软件生态在市场上占据主导地位,但其他芯片制造商也在加速研发,智源研究院牵头开发的FlagAttention项目,目标是构建一套对多种芯片适配更友好的大模型核心算子集合,我们选择Triton作为开发语言,基于Triton的开放性,FlagAttention不仅支持NVIDIA GPU,面向未来,还可以显著降低不同芯片之间模型适配的成本...
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。
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。
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。
Linux 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases Window 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 在flash_attn的版本上,直接选择最新版本即可(若最新版本的flash_attn没有适合的 CUDA 版本和 pyto...
[Cuda mode] Lecture 33: Bitblas 01:01:48 [Cuda mode] GPU MODE IRL 2024 Keynotes 01:48:19 [Cuda mode] Lecture 36: CUTLASS and Flash Attention 3 01:49:16 [Cuda mode] Lecture 35: SGLang 45:19 [Cuda mode] Lecture 32: Unsloth 01:24:54 [Cuda mode] Lecture 29: Triton Inte...
FlashAttention2的性能提升非常显著: 评估模式:51 ms(比基准快2.6倍) 训练模式:160 ms(比基准快2.1倍) 这种显著的性能提升主要源于以下技术创新: 高效的内存访问模式:通过分块计算和重排访问模式,减少了内存带宽需求 序列边界的精确追踪:使用cu_seqlens避免了填充带来的计算浪费 优化的CUDA核函数实现:专门针对变长序...