1. 背景&动机 1.1 Transformer的复杂度 1.2 FLOPs & MAC 1.3 FlashAttention的核心思路 2. FlashAttention v1 2.1 Softmax的动态更新 2.2 FlashAttention v1的前向计算过程 2.3 MAC分析 2.4 Block-Sparse FlashAttention 2.5 实验结果 3. FlashAttention v2 3.1 算法(Algorithm) 3.2 并行(Parallelism) 3.3 计...
为了提高大模型中 Attention 层的计算速度,Tri Dao在 2022 年 5 月提出了 FlashAttention 算法(即 V1),计算速度相比于标准实现提高了 2 - 4 倍(不同的 sequence length 会不一样)。这个算法主要针对的是训练场景～ 论文链接: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awarenessa...
时隔一年，FlashAttention-3归来，将H100的FLOP利用率再次拉到75%，相比第二代又实现了1.5～2倍的速度提升，在H100上的速度达到740 TFLOPS。论文地址：https://tridao.me/publications/flash3/flash3.pdf 值得一提的是，FlashAttention v1和v2的第一作者也是Mamba的共同一作，普林斯顿大学助理教授Tri Dao，他的名...
Tri Dao一直在研究FlashAttention-2，它比v1快2倍，比标准的注意力快5到9倍，在A100上已经达到了225 TFLOP/s的训练速度！论文地址：https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf项目地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attentionFlashAttention-2：更好的算法、并行性和工作分区端到端训练GPT模型，...
FlashAttention应用了tiling技术来减少内存访问,具体来说: 1. 从HBM中加载输入数据(K,Q,V)的一部分到SRAM中 2. 计算这部分数据的Attention结果 3. 更新输出到HBM,但是无需存储中间数据S和P 下图展示了一个示例:首先将K和V分成两部分(K1和K2,V1和V2,具体如何划分根据数据大小和GPU特性调整),根据K1和Q可以计...
FlashAttention v1的计算方法类似于: 第一次算出前两个数的平均值,并记录下当前已经计算过的数字数量N, 第二次算出前三个数的平均值,需要使用之前的N(N=2)来更新, ... FlashAttention v2的方法类似于: 第一次算出前两个数的和,并记录下当前已经计算过的数字数量N: ...
时隔一年,FlashAttention-3归来,将H100的FLOP利用率再次拉到75%,相比第二代又实现了1.5～2倍的速度提升,在H100上的速度达到740 TFLOPS。 论文地址:https://tridao.me/publications/flash3/flash3.pdf 值得一提的是,FlashAttention v1和v2的第一作者也是Mamba的共同一作,普林斯顿大学助理教授Tri Dao,他的名字也在...
明年9月将上任普林斯顿大学助理教授，他是FlashAttention v1和v2的主要作者。剩下三位作者分别是：Daniel Haziza，Facebook AI Research研究工程师，主要负责xformers（用于训练加速的开源框架）；Francisco Massa，同Facebook AI Research研究工程师， 主要从事PyTorch相关工作；Grigory Sizov，Meta机器学习工程师，主要工作...
FlashAttention v1 在批大小和头（head）数量上进行并行化。研究者使用 1 个线程块来处理一个注意力头，总共有（批大小 * 头数量）个线程块。每个线程块都计划在流式多处理器（SM）上运行，例如 A100 GPU 上有 108 个这样的 SM。当这个数字非常大（如 >= 80）时，这种调度是有效的，这时可以高效地使用 ...
时隔一年,FlashAttention-3归来,将H100的FLOP利用率再次拉到75%,相比第二代又实现了1.5～2倍的速度提升,在H100上的速度达到740 TFLOPS。 论文地址:https://tridao.me/publications/flash3/flash3.pdf 值得一提的是,FlashAttention v1和v2的第一作者也是Mamba的共同一作,普林斯顿大学助理教授Tri Dao,他的名字也在...