2. FlashAttention v1[1] 前文提到了FlashAttention的核心是对Self-Attention的计算进行分块计算。对于矩阵乘法而言,可以直接通过分块来达到分块计算的目的。但Self-Attention中有 \mathrm {softmax} 计算,而 \mathrm {softmax} 的分母包含与所有元素相关的求和项,所以对Self-Attention进行分块计算的真正难点在于...
最近摸了一下FlashAttention的CUTLASS实现和Triton实现,之前做过FlashAttention V1和V2算法下,这两种框架最终的Kernel Perf benchmark(A100 & H100)所以对V1和V2的差异很好奇,本文是一个简单的学习总结,主要从计算的角度总结FlashAttention怎么做到save memory & perf speedup的,讲一些其他文章提的比较少的点,不提供等...
而在FlashAttention-2中,每个部门有自己的存档点,员工可以快速获取文件,类似于在每个线程块中进行优化,使得线程束间几乎不需要通过共享内存通信,提高了效率。 这些改进的结果是FlashAttention-2的计算速度比FlashAttention快了大约2倍,达到了接近GEMM操作的效率水平。 对比原有的 FlashAttention 解法,FlashAttention-2 通...
flash attention2与flash attention1在算法层面大部分都是相同的,只是少部分地方做了修改,因此我们不做过多的解释,直接通过代码来逐行编程实现。 import torch torch.manual_seed(456) N, d = 16, 8 Q_mat = torch.rand((N, d)) K_mat = torch.rand((N, d)) V_mat = torch.rand((N, d)) expec...
FlashAttention V1: - FlashAttention通过切块技术减少了内存访问次数,提高了计算速度和内存利用率。 - FlashAttention的内存访问复杂度为O(Nd),比标准Attention的O(Nd+N^2)更高效。 FlashAttention V2: - FlashAttention-2在FlashAttention的基础上减少了非矩阵乘法运算的FLOPs。 - FlashAttention-2通过并行化和任务...
斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding 斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法,能够在BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2,拥有了更好的并行性和工作分区,让计算提速200%,上下文长度扩展更任性! Flash-Decoding不仅借鉴了FlashAttention的优点,同时可以显著加快推理...
(hidden_size, self.attention_head_size) self.dropout = nn.Dropout(0.1) def transpose_for_scores(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: new_x_shape = x.size()[:-1] + (self.num_attention_heads, self.attention_head_size) x = x.view(new_x_shape) return x.permute(0, 2, 1, ...
内核只有100行代码,让H100比使用FlashAttention-2,性能还要提升30%。 怎么做到的? 研究人员从“硬件实际需要什么?如何满足这些需求?”这两个问题出发,设计了 一个嵌入式CUDA DSL工具,名为ThunderKittens(暂且译为雷猫)。 雷猫可简化AI内核的...
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。 新的一年,PyTorch也迎来了重大更新! 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P...
Ollama 最近的更新支持了 flash attention,这里我简单介绍下它的作用、开启方式,并通过一个测试脚本在一个云 GPU 上测试开启 flash attention 与否对实际推理速度的影响。, 视频播放量 7935、弹幕量 0、点赞数 197、投硬币枚数 80、收藏人数 248、转发人数 28, 视频作者