到了这次的FlashAttention-3，由于是直接和英伟达官方合作，对英伟达Hopper架构特点的理解更加透彻，软硬件之间的协同进一步增强了。FlashAttention-3的技术报告显示，为了充分匹配Hopper架构，团队主要做了三方面的技术升级。首先，Hopper架构的一个重要特点是Tensor Core的异步性，FlashAttention-3针对性地提出了一种异步方式...
论文作者之一 、FlashAttention1-3 版本的参与者 Tri Dao 表示：FlashAttention 被广泛用于加速 Transformers，已经使注意力速度提高了 4-8 倍，但尚未利用现代 GPU。因而他们发布了 FlashAttention-3：在 FP16 上速度提高了 1.5-2 倍，在 H100 上高达 740 TFLOPS（75% 实用性），FP8 接近 1.2 PFLOPS！Hoppe...
时隔一年，FlashAttention-3归来，将H100的FLOP利用率再次拉到75%，相比第二代又实现了1.5～2倍的速度提升，在H100上的速度达到740 TFLOPS。论文地址：https://tridao.me/publications/flash3/flash3.pdf 值得一提的是，FlashAttention v1和v2的第一作者也是Mamba的共同一作，普林斯顿大学助理教授Tri Dao，他的名...
FlashAttention-2的设计中未包含低精度计算。 FlashAttention-3通过采用warp特化软件流水线方案、交错块状矩阵乘法和softmax操作,以及块量化和非相干处理来利用FP8精度,解决了上述问题。结果是,FlashAttention-3比FlashAttention-2快了2.0倍,比Triton中的FlashAttention-2快了1.5倍,同时在FP8计算中数值误差减少了2.6倍。
FlashAttention-3 的速度是 FlashAttention-2 的 1.5-2.0 倍,高达 740 TFLOPS,即 H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%。使用 FP8,FlashAttention-3 的速度更是接近 1.2 PFLOPS。 FlashAttention-3 的改进将带来: 更高效的 GPU 利用率:H100 理论最大 FLOPS 利用率为 75%,而之前仅为 35%。这使得 LLM 的训练...
其实在笔者之前的文章中有过相应FlashAttentionV2和RingAttention公式推导的介绍,原理上FA3相比FA2并没有变化,表述方式上,本文结合代码进行了更加细致介绍以及增加了对splitK部分(combine_attn_seqk_parallel)介绍。本文或者是接下来的系列文章是基于FlashAttention的0dfb28174333d9eefb7c1dd4292690a8458d1e89提交来介绍...
注意力机制是Transformer架构的核心能力,也是大型语言模型和长上下文应用的瓶颈。FlashAttention(和 FlashAttention-2)开创了一种通过最小化内存读/写来加速 GPU 注意力的方法,现在大多数库都使用它来加速 Transformer 训练和推理。 这导致了过去两年上下文LLM长度的大幅增加,从2-4K(GPT-3,OPT)增加到128K(GPT-4),甚...
前Stable Diffusion老板Emad也非常关注这一进展,他推测使用FlashAttention-3,能将4090的FP8计算吞吐量推升到700+TFLOPs。 充分利用Hopper架构特点 自初代发布以来,FlashAttention已经使大模型速度提高了4-8倍,但还有一个遗憾:尚未充分利用现代 GPU。 针对英伟达H100倍后的Hopper架构新特性,三代进行了专门优化。
Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型中注意力机制的优化实现,旨在提高计算效率和内存利用率。随着大模型的普及,Flash Attention V3 在 H100 GPU 上实现了显著的性能提升,相比于前一版本,V3 通过异步化计算、优化数据传输和引入低精度计算等技术,进一步加速了
主流大模型都在用的FlashAttention,刚刚升级第三代。 时隔一年,FlashAttention-3已经全方位升级。 训练速度提升1.5-2倍,FP16下计算吞吐量高达740TFLOPs/s,达理论最大吞吐量75%,更充分利用计算资源,此前只能做到35%。 FP8下速度接近1.2PFLOPs/s! 同时误差也进一步减小,FP8下的误差比标准Attention减少2.6倍。