支持分段式的Attention计算。和 FlashAttention的关键区别是在正向算子中拼合了s, 而在反向算子中分割了s...
“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”内存的效率与普通注意力相比（序列长度是二次的，O(N²)），FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如，稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比...
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要修改代码的情况下,这是一个非常重要...
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要...
FlashAttention算法详解 这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,为什么要解释FlashAttention呢?因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍...
“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness” 内存的效率与普通注意力相比(序列长度是二次的,O(N²)),FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如,稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比,...
git clonehttps://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git cd flash-attention pythonsetup.pyinstall 然而,目前原生的flash attention仅支持Ampere、Hopper等架构的GPU,例如:A100、H100等,很遗憾,V100属于Volta架构并不支持,所以需要先看下自己的显卡是否支持再进行上述操作。如果不支持,建议使用xformers或者torch.nn...
FlashAttention算法 让Tiling方法的主要障碍是softmax。因为softmax需要将所有的分数列耦合在一起。 看到分母了吗?这就是问题所在。 要计算输入序列中的特定第i个标记对序列中其他标记的关注程度,需要在SRAM中随时可用所有这些分数(这里用z_j表示)。 但是SRAM的容量是有限的。N(序列长度)可以是1000甚至100000个令牌。
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要修改代码的情况下,这是一个非常重要...
“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness” 内存的效率与普通注意力相比(序列长度是二次的,O(N²)),FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如,稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比,...