FlashAttention-3 采用关键技术,相比使用 FP16 的 FlashAttention-2,性能提升 1.5–2.0 倍,最高可达 740 TFLOPS。另外,在使用 FP8 时,FlashAttention-3 可达到高达 1.2 PFLOPS,且误差比基准 FP8 注意力小 2.6 倍。 CUTLASS是一个开源 CUDA 库,旨在支持深度学习和 HPC 从业者在 NVIDIA Tensor Core GPU 上实现...
FlashAttention-3 采用关键技术,相比使用 FP16 的 FlashAttention-2,性能提升 1.5–2.0 倍,最高可达 740 TFLOPS。另外,在使用 FP8 时,FlashAttention-3 可达到高达 1.2 PFLOPS,且误差比基准 FP8 注意力小 2.6 倍。 CUTLASS是一个开源 CUDA 库,旨在支持深度学习和 HPC 从业者在 NVIDIA Tensor Core GPU 上实现...
Attention作为无处不在的Transformer架构的核心层,注意力是大型语言模型和长上下文应用的瓶颈。FlashAttention(以及FlashAttention-2)开创了一种通过最小化内存读/写来加速GPU上的注意力的方法,现在大多数库都在用它来加速Transformer的训练和推理。这导致了过去两年中LLM上下文长度的大幅增加,从2-4K(GPT-3,OPT)到128K...
再加上英伟达的 virtual address 和 physical address 分开调度的接口（vattention），感觉大家要在 gpu ...
基于FlashAttention package(https//github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main) ,从版本2.2开始。 xFormers(https//github.com/facebookresearch/xformers),在版本0.0.22中提供了xformers.ops.memory_efficient_attention模块 作者也提供了LLaMa v2/CodeLLaMa的repo1(https//github.com/Dao-AILab/flash-att...
FlashAttention V2 算法主要优化点是调换了外层和内层循环的顺序。把Q循环挪到了最外层,把KV移到了内循环。 具体如下。 和V1相比,V2的第3行和第6行调换了外层和内层循环的顺序。把Q循环挪到了最外层,把KV移到了内循环。 第8行会计算分块S(i)iSi(i)。
FlexAttention 是一个灵活的 API,允许用户使用几行惯用的 PyTorch 代码就能实现多个注意力变体。 团队人员通过 torch.compile 将其降低到一个融合的 FlashAttention 内核中 ,生成了一个不会占用额外内存且性能可与手写内核相媲美的 FlashAtte...
“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,...
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...
简单概述 现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWithFlattening。 它可以在保持收敛质量的同时,将训练吞吐量提高多达 2 倍。继