We also have an experimental implementation in Triton that support attention bias (e.g. ALiBi): https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/main/flash_attn/flash_attn_triton.py Tests We test that FlashAttention produces the same output and gradient as a reference implementation, up to ...
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...
Phil Tillet (OpenAI) has an experimental implementation of FlashAttention in Triton:https://github.com/openai/triton/blob/master/python/tutorials/06-fused-attention.py As Triton is a higher-level language than CUDA, it might be easier to understand and experiment with. The notations in the Trit...
Fused Kernel即是将Kernel进行融合达到减少Launch Kernel,Host and Device Data Copy等耗时,假设现在运行的模型为GPT2模型,并且输入序列长度为9,batch size = 1,num heads = 12,head dim = 64,那么其对应推理的Attention模块即为下图所示(蓝色底框部分),展示了Flash Attention2中融合了那些操作。 图1. Flash Att...
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...
attention是Transformer中最重要的一个结构,但是随着序列长度n的增加,计算复杂度以n2增长,显存和速度都会吃不消。因此很多attention加速算法被提了出来,例如flash attention、xformers等等。 就在7.17日,flash attention 2开源了,官方宣称比1代还要快2倍左右,于是我迫不及待就安装试了一下,看看到底有多大提升。
stable diffusion webui 目前还不正式支持flash-attention2,需要手动合并 flash-attention2 的 PR:github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/11902 xformers-0.0.23版本也添加了flash-attention2的支持,安装flash-attention2后速度与纯flash-attention2差不多 ...
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...
代码里面包含对AMD、fp8、backward、causal与否的支持,为了便于阅读,我做了修剪和改动,只关注fp16、causal=True的推理,并与pytorch、cuda的flashattentionv2进行比较:https://github.com/bryanzhang/triton_fusedattention。 比较下来性能是全面占优,大致比官方flashattention-v2快40%,比pytorch2快15%,triton果然很牛: ...
FlashAttention-2 将加速现有模型的训练、微调和推理。这意味着我们可以用相同成本训练 2 倍上下文长度的语言模型。这将有助于语言模型理解长篇书籍和报告、高分辨率图像、音频和视频。 项目地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 技术报告:https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf ...