1.1 npu_fusion_attention注意力机制融合算子 1.5.1 注意力机制的前向传播 这部分代码实现了一个注意力机制的前向传播过程,支持两种不同的实现方式:eager模式和SDPA(Flash Attention)模式。 主要功能分解 (1). eager_attention_forward 函数 这是基础的自注意力实现,使用标准的PyTorch操作
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Window...
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Windows实现,W...
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...
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新...
FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning 作者: Tri Dao 论文链接: flash2.pdf 安装和特性 环境要求 CUDA: 11.6及以上 PyTorch: 1.12及以上 操作系统:Linux(从v2.3.2开始有部分Windows的正面反馈,但Windows编译仍需更多测试) ...
去年7月，FlashAttention-2发布，相比第一代实现了2倍的速度提升，比PyTorch上的标准注意力操作快5～9倍，达到A100上理论最大FLOPS的50～73%，实际训练速度可达225 TFLOPS（模型FLOPs利用率为72%）。然而，去年发布FlashAttenion-2尚未运用到硬件中的最新功能，在H100上仅实现了理论最大FLOPS 35%的利用率。时隔一年...
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。
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。