0x0b FlashAttention V3: 比V2更快、支持Hopper FP8 0x0c 总结 0x00 前言 补充彩蛋,为了理解FlashAttention-2中核心的Split Q技术,我用Tensor Cores MMA PTX写了FlashAttention-1 Split-KV以及FlashAttention-2 Split-Q进行性能对比。当然,你也可以使用FlashAttention的官方代码进行对比,这里使用MMA重写,纯粹是...
FlashAttention V2 出自论文《FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning》,主要改进包括: 优化计算次序,减少非矩阵计算量。 增加seq_len 维度的并行计算,提升 SM 利用率。 优化warp 级工作模式,减少内部通信和 shared memory 访问。 FlashAttention V3 的改进点 Flash Attention...
FlashAttention V1: - FlashAttention通过切块技术减少了内存访问次数,提高了计算速度和内存利用率。 - FlashAttention的内存访问复杂度为O(Nd),比标准Attention的O(Nd+N^2)更高效。 FlashAttention V2: - FlashAttention-2在FlashAttention的基础上减少了非矩阵乘法运算的FLOPs。 - FlashAttention-2通过并行化和任务...
FlashAttention仅支持最大128的头的维度,虽说适用于大多数模型,但还是有一些模型被排除在外。FlashAttention-2现在支持256的头的维度,这意味着GPT-J、CodeGen、CodeGen2以及Stable Diffusion 1.x等模型都可以使用FlashAttention-2来获得加速和节省内存。v2还支持多查询注意力(MQA)以及分组查询注意力(GQA)。 GQA为每组...
FlashAttention V3 现在来看V3。在V2的基础上,为了提升Flash Attention算法在H100 GPU上的利用率,V3做了几件事,首先将GEMM操作以Producer & Consumer的形式进行了异步化,随后通过Ping-Pong操作将softmax操作隐藏到GEMM操作中(GEMM-softmax流水线),最后应用了更低精度的FP8数制GEMM操作来实现性能提升。 Producer和Con...
Flash Attention V3 的创新点 💫Flash Attention V3 在 V2 的基础上进行了多项改进: 生产者-消费者异步化:将数据加载和计算过程分开,通过异步执行提升效率。 GEMM-softmax 流水线:将矩阵乘法(GEMM)与 softmax 操作结合,减少等待时间。 低精度计算:引入 FP8 精度以提高性能,同时保持数值稳定性。
FlashAttention-V3的核心思想是利用输入和输出之间的相关性信息来减少计算量。具体来说,它首先计算输入和所有可能的输出的相关性矩阵,然后利用这个矩阵来快速生成输出。通过这种方式,FlashAttention-V3可以在保证解码质量的同时,显著减少计算量,从而提高解码速度。除了核心思想外,FlashAttention-V3的实现方法也是其加速解码的...
这节课的讲解主要围绕Flash Attention展开,内容深入技术细节,涉及Tiling技术、内存层次结构、注意力机制的优化策略以及Flash Attention的CUDA实现。以下是本次课程的主要内容总结: 1. Tiling技术的原因及应用场景: ... 相关分享 flash attention V1 V2 V3 V4 如何加速 attention 1. flash attention V1 论文:FlashAtt...
FlashAttenion-V3: Flash Decoding详解 Flash Attention V1和V2的作者又推出了Flash Decoding,真是太强了! Flash-Decoding借鉴了FlashAttention的优点,将并行化维度扩展到keys/values序列长度。这种方法几乎不收序列长度影响(这对LLM模型能力很重要),可以充分利用GPU,即使在batch size较小时(inference特点),也可以极大...
FlashAttenion-V3 Flash-Decoding借鉴了FlashAttention的优点,将并行化维度扩展到keys/values序列长度。这种方法几乎不收序列长度影响,可以充分利用GPU,即使在batch size较小时,也可以极大提高了encoding速度。 最新FlashDecoding++ Flash Attention V1和V2的作者又推出了Flash Decoding(https//crfm.stanford.edu/2023/10/...