1. Flash Attention V1算法伪代码2. Flash Attention V1图解3. Pytorch版本Flash Attention V1算法实现def flash_attentionv1(Q_mat,K_mat,V_mat): Br,Bc = 4,d O,l,m = torch.zeros((N,d)),torch.zeros((N,1)),to…
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...
1. [FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning](https://arxi...
为了彻底地解决这个超立方体问题,PyTorch 团队引入了 FlexAttention,一个新的 PyTorch API。 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...
新的版本集成了FlashAttention-2,使得scaled_dot_product_attention (SDPA)相较于之前的版本有了约2倍的性能提升。 PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展,称为 AOTInductor,旨在为非python服务器端编译和部署PyTorch程序。 PyTorch中的torch.distributed支持了一个叫做device_mesh的新抽象,用于初始化和表示P...
本文主要是Pytorch2.0 的小实验,在MacBookPro 上体验一下等优化改进后的Transformer Self Attention的性能,具体的有 FlashAttention、Memory-Efficient Attention、CausalSelfAttention 等。主要是torch.compile(model) 和 scaled_dot_product_attention的使用。
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。
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。
这种方法需要在模型中实现适当的掩码机制,以确保输出不受填充元素的影响。在注意力层中,填充掩码用于标识哪些token是填充token,从而在计算注意力时予以忽略(参考PyTorch MultiheadAttention的实现)。这种填充方法会导致GPU资源的显著浪费,增加计算成本并降低开发效率。这一问题在大规模AI模型中表现得尤为突出。
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 FlashAttention 内核。