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
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...
调用scaled_dot_product_attention函数: 使用F.scaled_dot_product_attention函数来计算注意力,并通过上下文管理器或全局设置来启用Flash Attention。 python # 示例输入数据 query = torch.rand(32, 8, 128, 64, dtype=torch.float16, device="cuda") key = torch.rand(32, 8, 128, 64, dtype=torch.float...
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...
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...
Flash Attention derived and coded from first principles with Triton (Python), 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:油管老哥深度分析DeepSeek V3,吊打一众开源模型,salasala-5 助眠
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。
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支持了一个叫作 device_mesh 的新抽象...
python installing-flash-attention.md Breadcrumbs til /python / installing-flash-attention.md If you ever run into instructions that tell you to do this: pip install flash-attn --no-build-isolation Do not try to do this. It is a trap. For some reason attempting to install this runs a com...
PyTorch中的自注意力的标准实现和FlashAttention中的算子融合的实现,结果对比如图7所示。 图7 - Pytorch和FlashAttention实现对比 2.2 CUDA程序 要理解图7中算子融合的好处,先看一下CUDA程序的结构。不管是C还是Python,主体程序是运行在CPU上。主机代码也是运行在CPU上。而核函数则是在GPU上执行。每次核函数调用就是...