最终可以看到,在将三个kernel进行合并后,flashAttention v1实现了中间计算完全基于SRAM的目的。 当然这个过程中,仔细分析依然是存在一些可优化的点的,这也就是flashAttention v2和v3的工作了。 flashAttention性能分析 flashAttention是软硬一体优化的优秀案例,就像它严重依赖于GPU架构A100以上的硬件一样。 当然如果你的...
我们在上面说的，FlashAttention的注意力是”有感知“的可以归结为利用SRAM比HBM(高带宽内存)快得多来确保减少两者之间的通信。以A100为例：A100 GPU有40-80GB的高带宽内存(HBM)，带宽为1.5-2.0 TB/s，而每108个流处理器有192KB的SRAM，带宽估计在19TB/s左右。可以看到大小小了很多，但是速度却提升了10倍，...
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要修改代码的情况下,这是一个非常重要...
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要...
因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案,本文介绍经典的V1版本,最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍,所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
1、FlashAttention更容易/只能在最新的gpu上实现(原始代码库不支持V100)。 2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题,能够看到问题的根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3,并且是在不需要修改代码的情况下,这是一个非常重要...
“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness” 内存的效率与普通注意力相比(序列长度是二次的,O(N²)),FlashAttention是次二次的/线性的N (O(N))。并且它不是注意力机制的近似值(例如,稀疏或低秩矩阵近似值方法)-它的输出与“传统”注意力机制相同。与普通的注意力相比,...
nvidia tesla v100 execution error detail: [rank0]: RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer. 0%| | 0/1500 [00:00<?, ?it/s] E0220 16:55:02.714000 51312 site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:869] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid...
1 FlashAttention FlashAttention是一种优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术。它通过减少存储访问开销(Memory Access Cost,MAC),而非降低FLOPS(浮点运算次数),来提升性能。 2 前述知识点 涉及到内存访问,肯定与计算的硬件架构有关系。 从GPU架构进行解析,参考如下博客: ...
cd flash-attention python setup.py install 然而,目前原生的flash attention仅支持Ampere、Hopper等架构的GPU,例如:A100、H100等,很遗憾,V100属于Volta架构并不支持,所以需要先看下自己的显卡是否支持再进行上述操作。如果不支持,建议使用xformers或者torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention,前者需要PyTorch 2....