FlashAttention-2 比 FlashAttention 快 1.7-3.0 倍,比 Triton 中的 FlashAttention 快 1.3-2.5 倍,比标准注意力实现快 3-10 倍。FlashAttention-2可以加速端到端训练。当使用端到端在 2k 或 8k 序列长度上训练大小为 1.3B 和 2.7B 的 GPT 型模型时,FlashAttention-2 与 FlashAttention 相比可实现高达...
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。 目前FlashAttention已经推出了V1~V3版本,遗憾的是,FlashAttention V3目前只支持Nvidia Hopper架构的GPU。目前transformers库已经集成了FlashAtten...
具体来说,算子速度相比于 FlashAttention2 和 xformers 有 2.1 以及 2.7 倍的加速。以下 4 张图展示了在 RTX4090 上,不同的序列长度下 SageAttention 的各种 Kernel 与其他方法的速度比较。 以下4 张图展示了在 RTX3090 上,不同的序列长度下 SageAttention 的各种 Kernel 与其他方法的速度比较。 下表展示了...
flash attention是一个用于加速模型训练推理的可选项,且仅适用于Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU显卡(如H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080) 1.首先检查一下GPU是否支持:FlashAttention import …
Attention层是扩展到更长序列的主要瓶颈,因为它的运行时间和内存占用是序列长度的二次方。使用近似计算的Attention方法,可以通过减少FLOP计算次数、甚至于牺牲模型质量来降低计算复杂性,但通常无法实现大比例的加速。 由斯坦福大学提出的FlashAttention方法,让使用更长sequence计算Attention成为可能,并且通过线性级别的...
Flash attention基本上可以归结为两个主要观点:Tiling (在向前和向后传递时使用)-基本上将NxN softmax/scores矩阵分块成块。Recomputation (仅在向后传递中使用)算法如下:上面我们提到了很多名词，你可能还不了解。没关系下面我们开始逐行解释算法。FlashAttention算法 让Tiling方法的主要障碍是softmax。因为softmax需要...
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...
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。
Flash attention基本上可以归结为两个主要观点: Tiling(在向前和向后传递时使用)-基本上将NxN softmax/scores矩阵分块成块。 Recomputation(仅在向后传递中使用) 算法如下: 上面我们提到了很多名词,你可能还不了解。没关系下面我们开始逐行解释算法。 FlashAttention算法 ...
FlashAttention是用于在训练或推理时加速注意力计算的方法,参考其官方仓库可以看到对于训练精度和显卡还是有较大限制的: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 带有CUDA 的 FlashAttention-2 目前支持: GPU架构Ampere, Ada, or Hopper GPUs(例如 A100、RTX 3090、RTX 4090、H100)。对Turing GPU(T4、RTX ...