在安装 Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention (github.com) 的时候,总是遇到各种问题,其中最大的问题就是 CUDA 版本。很多时候 CUDA 版本没达到要求,重新安装 CUDA 太麻烦,…
Flash-attention 安装指南 直接用conda 创建环境安装pytorch 根据pytorch cuda python 的版本查找whl,地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases pytorch==2.5.1, cuda:12.4, python==3.12 下载后安装 pip install 基本成功了,但是之后import可能有问题,因此选择2.7.1 post4的版本...
运行配置文件:source ~/.bashrc 查看cuda版本:nvcc --version 检查pytorch版本和cuda的可用性:python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" 问题 如题所示,flash-Attention2从安装到使用一条龙服务。是不是pip安装吃亏了,跑来搜攻略了,哈哈哈哈哈,俺也一样 ...
Linux 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases Window 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 在flash_attn的版本上,直接选择最新版本即可(若最新版本的flash_attn没有适合的 CUDA 版本和 pyto...
FlashAttention-2调整了算法以减少非matmul的计算量，同时提升了Attention计算的并行性（即使是单个头，也可以跨不同的线程块，以增加占用率），在每个线程块中，优化warps之间的工作分配，以减少通过共享内存的通信。PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有...
flash-attention安装 在https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases找到对应pytorch和cuda版本进行下载whl文件,然后通过pip install xxx.whl进行安装。 黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:
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。 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 PyTorch 2.2 版本。
[Cuda mode] Lecture 33: Bitblas 01:01:48 [Cuda mode] GPU MODE IRL 2024 Keynotes 01:48:19 [Cuda mode] Lecture 38: Low Bit ARM kernels 01:03:41 [Cuda mode] Lecture 37: SASS & GPU Microarchitecture 01:50:41 [Cuda mode] Lecture 36: CUTLASS and Flash Attention 3 01:49:16 ...
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。 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 PyTorch 2.2 版本。
回归正题,本文也分两个部分进行讲解:原理与cuda层面的并行计算。 在阅读本文前,需要先阅读V1的讲解,本文会沿用V1的表达符号及推演思路。 一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 我们先快速回顾一下V1的运作流程:以K,V为外循环,Q为内循环。