FlashAttention-V4 Paper: 《FLASHDECODING++: FASTER LARGE LANGUAGE MODEL INFERENCE ON GPUS》 Flash Decoding++主要解决LLM推里中的以下3个问题 online softmax计算过程需要同步各个部分的softmax结果,这一同步过程在attention计算的耗时统计中占比较高 在decode阶段,GEMM通常是flat-shape(batch size较小),甚至退化...
这个也是FlashAttentionV3用到的特性。 使用tensor纬度和block坐标的方式来替换逐个元素计算地址的方式来仿存数据,提升了大数据块从SMEM到GMEM和GMEM到SMEM的传输速度,如下图: 图片来自H100 white paper 在Hopper架构上,A single thread creates a copy descriptor before launching the TMA, and from then on address ...
了解FlashAttentionV3的优化需要先了解Hopper的主要技术(Hopper White Paper概述) - Hopper White Paper介绍了Hopper芯片的性能和特点 - A100芯片具有专门的Tensor Core,性能提升了6倍 - A100芯片支持SM汰莲状执和SM冠壤亩唱芒 - A100芯片具有高性能的MMA(郭嗜搜肆)潮粮享 - A100芯片支持反雅默亲疯悔歉咙荤耽部...
如下图所示,在FlashAttention v1中使用一个thread block来生成下图中的结果O;但是在FlashAttention v2中一个thread block仅负责生成图示中结果O的一个子集,也就是图下方中的每一行(O1, O2...)。在单个线程块中会迭代地对(Q1,K1,V1),(Q1,K2,V2),(Q1,K3,V3),(Q1, K4, V4)数据进行tiling化的attention...
从Paper里对Linear Attention和Chunkwise Linear Attention的描述可以理解到Chunkwise计算中最重要的一点,那就是在chunk间我们在计算KV的时候是不受到causal mask限制的,我们可以用一个大的矩阵乘法并行计算所有chunk的KV。不过由于公式(2)是逐chunk更新的,我们在当前的chunk 位置只能看到这个前面的其它chunk的KV,这也是后...
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness Tri Dao, Daniel Y. Fu, Stefano Ermon, Atri Rudra, Christopher Ré Paper:https://arxiv.org/abs/2205.14135 IEEE Spectrumarticleabout our submission to the MLPerf 2.0 benchmark using FlashAttention. ...
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness Tri Dao, Daniel Y. Fu, Stefano Ermon, Atri Rudra, Christopher Ré Paper: https://arxiv.org/abs/2205.14135 IEEE Spectrum article about our submission to the MLPerf 2.0 benchmark using FlashAttention. FlashAttention-2: ...
FlashAttention-2是一种从头编写的算法,可以加快注意力并减少其内存占用,且没有任何近似值。 比起第一代,FlashAttention-2速度提升了2倍。 甚至,相较于PyTorch的标准注意力,其运行速度最高可达9倍。 一年前,StanfordAILab博士Tri Dao发布了FlashAttention,让注意力快了2到4倍,如今,FlashAttention已经被许多企业和研...
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness Tri Dao, Daniel Y. Fu, Stefano Ermon, Atri Rudra, Christopher Ré Paper:https://arxiv.org/abs/2205.14135 IEEE Spectrumarticleabout our submission to the MLPerf 2.0 benchmark using FlashAttention. ...
通过切块,flash attention1实现了在BERT-large(seq. length 512)上端到端15%的提速,在GPT-2(seq. length 1k)上3x的提速。具体数据可看flash attention 1的 paper。 首先我们看一下NVIDIA GPU的显存架构,上图左图是以NVIDIA A100 40G显卡为例,我们常说的40G显存是其HBM memory(high bandwidth memory),其带宽...