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...
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...
self.dropout = dropout# flash attention make GPU go brrrrr but support is only in PyTorch >= 2.0self.flash =hasattr(torch.nn.functional,'scaled_dot_product_attention')ifnotself.flash:print("WARNING: using slow attention. Flash Attention requires PyTorch >= 2.0")# causal mask to ensure that ...
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...
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...
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
昇腾异构计算架构CANN针对昇腾AI处理器的片上内存和缓存大小,以及数据搬运通路,基于Ascend C算子编程语言优化实现FlashAttention融合算子,充分利用片上缓存,提升Attention处理性能。根据实测,在一些典型场景中CANN的FlashAttention算子相比小算子取得了5倍以上的性能提升,开发者可直接调用相关算子API接口使能大模型极致性能优化。
随着科技的飞速发展,人工智能领域的研究成果不断涌现,其中,DeepSeek加速解码内核的震撼开源无疑为该领域注入了新的活力。这次开源的FlashMLA,一款针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,专为处理可变长度序列而设计,其灵感来自于FlashAttention 2&3和cutlass项目。
PaddleNLP提供一站式大语言模型解决方案,支持超大Batch嵌入学习,多硬件高性能推理,涵盖了INT8/INT4量化技术,以及PageAttention、FlashDecoding等高效的注意力机制优化和TensorCore深度优化,从而大幅提升训练与推理效率,全方位满足多样化的应用需求。 3. ...