提前计算出O∗dO的rowsum,在计算dS时使用。softmax的求导如何推得这种形式,可以参考猛猿:图解大模型计算加速系列:FlashAttention V1,从硬件到计算逻辑 # flash-attention backwardo=flash_odO=np.random.randn(seq_len,hd)dOs=np.split(dO,block_num,axis=0)dQs=[np.zeros((seq_len//block_num,hd))fori...
下面我们用python代码实现flash attention 1的forward算法流程: importtorchtorch.manual_seed(456)N,d=16,8Q_mat=torch.rand((N,d))K_mat=torch.rand((N,d))V_mat=torch.rand((N,d))# 执行标准的pytorch softmax和attention计算expected_softmax=torch.softmax(Q_mat@K_mat.T,dim=1)expected_attention...
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...
我认为有2种可能的解释:1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题，能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题最后我们还是要进行个总结FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3，并且是在不需要修改代码的情...
在FlashAttention-2的加持之下，torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention的速度提升了大约2倍，在A100 GPU上达到了理论计算峰值的50%-73%。AOTInductor AOTInductor是TorchInductor的扩展，用于处理导出的PyTorch模型，对其进行优化，并生成共享库以及其他相关工件。这些编译的工件可以部署在非Python环境中，经常...
python setup.py install 控制并行编译任务数(适用于RAM少于96GB且有多个CPU核心的机器) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 MAX_JOBS=4pip install flash-attn--no-build-isolation 使用示例 FlashAttention主要实现了缩放点积注意力(softmax(Q @ K^T * softmax_scale) @ V)。以下是使用Flash...
我结合MPS和scaled_dot_product_attention做一个示例: 其他新技术 TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor TorchDynamo是借助Python Frame Evaluation Hooks能安全地获取PyTorch程序; AOTAutograd重载PyTorch autograd engine,作为一个 tracing autodiff,用于生成超前的backward ...
GitHub上提到两个项目，分别是：FlashAttention 2&3 和 Cutlass。我查了下，FlashAttention 是一个专注于高效实现注意力机制的项目，它通过优化内存访问和计算流程，显著提升Transformer模型的性能。你可以把FlashAttention想象成一个超级高效的“指挥官”。它能指挥计算机里的各种资源，让它们协同工作，更快地完成复杂的...
团队在致谢部分表示，FlashMLA的设计参考了FlashAttention-2、FlashAttention-3以及CUTLASS的技术实现。有网友对此表示，「DeepSeek王炸开局，FlashMLA是真正能加速AGI进程的」。快速入门 首先，需要打开终端，输入下面代码安装setup.py文件：这是一个基于Python的安装命令，用于编译和安装FlashMLA模块，确保其高效运行于特定...