为了解决这个问题,该研究引入了 PagedAttention,这是一种受操作系统中虚拟内存和分页经典思想启发的注意力算法。与传统的注意力算法不同,PagedAttention 允许在非连续的内存空间中存储连续的 key 和 value 。具体来说,PagedAttention 将每个序列的 KV cache 划分为块,每个块包含固定数量 token 的键和值。在注意力计算...
KV Cache模式下新Token与Cache的序列计算Attention,完全可以并行化;Softmax部分需要Flash Attention; 6.利用PagedAttention和Cache Manager解码示例:下图例子里有两个请求,两个逻辑相邻的Block物理上并不需要相邻,相反两个请求最后一个物理块(3和2)是相邻的,这可以让Kernel效率更高。 7.解码场景-并行采样(Parallel samp...
FlashAttention-2是对原始FlashAttention算法的一系列改进,旨在优化在GPU上的计算性能。本文详细讨论了FlashAttention-2的算法、并行性以及工作分区策略。 算法 FlashAttention-2的关键优化点在于减少非矩阵乘法(matmul)的浮点运算,以充分利用GPU上的专用计算单元(如Nvidia GPU上的Tensor Cores),这些单元在处理matmul操作(尤...
实验对比显示，使用 Flash Attention 后，softmax 操作速度比其他模型快。Paged Attention vLLM 是一种用于快速大型语言模型（LLM）推理和服务的工具，其中 Paged Attention 是其核心算法。Paged Attention 引入了操作系统中虚拟内存和分页的思想，允许在不修改模型架构的情况下显著提高吞吐量。它通过将每个序...
比如vLLM使用的Paged Attention,参照操作系统中分页管理内存的方式,将kv cache切成一个个block,逻辑上连续而物理上不连续。 而SGLang采用的Radix Attention是一棵前缀树,不同query共享的kv cache(比如系统提示)存储在同一个节点。 再看Speculative Decoding,多个草稿小模型生成的token序列通常组织成token tree的形式,表...
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...
在实际应用中,PagedAttention 和 FlashAttention 的适用范围取决于具体的需求和场景。以下是一些关于它们适用范围的一般考虑因素: 1. 模型大小和计算资源:如果模型较小且计算资源有限,PagedAttention 可能...
FlashAttention比标准注意力更快、更高效,后者具有二次记忆缩放。它减少了记忆的读/写操作,而PagedAttention最大限度地减少了记忆的浪费。FlashAttention和Heinsen Routing等工具有助于缩放transformer上下文大小,并在GitHub上提供资源。FlashAttention是线性的注意力进步的一部分,并被推测用于GPT-4-32k。FlashAttention中的...
FlashAttention V1使用是split-K策略,在该策略中,所有warp将中间结果写入共享内存进行同步,然后将中间结果相加,这些共享内存读取会拖慢前向传播的计算。 FlashAttention V2使用更好的Warp Partitioning(分区)策略,在每个线程块内部来分散warps之间的工作负载,进而减少通过共享内存的通信。
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。