算法流程FlashAttention V1通过分块计算的方法,将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些切分后的小块放进SRAM(shared memory)中执行计算,最后再写回HBM中。算法流程如下: 前向推理过程 1.2 Flash attention v2 算法流程 前向推理过程 V2从以下三个方面做了改进:置换...
FlashAttention v2的优势在于少了原来每一步的乘法和除法。 Efficient Memory Attention 这一节介绍另一种常用的self-attention加速算法:EMA(Efficient Memory Attention)。正如其名,EMA原本主要为解决self-attention的空间复杂度问题而设计。Attention加速库xformers对EMA进一步进行了速度上的优化,在后来被大量LLM所使用。...
FlashAttention-2的完整计算步骤(红色部分表示V1和V2区别): 有了上面分析和之前对FlashAttention的讲解,再看下面伪代码就没什么问题了。 Causal masking是attention的一个常见操作,特别是在自回归语言建模中,需要对注意力矩阵S应用因果掩码(即任何S ,其中 > 的条目都设置为−∞)。 1. 由于FlashAttention和FlashAtt...
尽管 FlashAttention 的速度已经是优化基线的 2-4 倍，但它仍然有相当大的改进空间。FlashAttention 仍然不如优化过的矩阵乘法 (GEMM) 运算快，仅达到理论最大 FLOPs/s 的 25-40%。现在，研究团队宣布推出 FlashAttention-2。FlashAttention-2 完全从头开始重写，使用 Nvidia 的 CUTLASS 3.x 及其核心库 CuTe 的...
一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 我们先快速回顾一下V1的运作流程:以K,V为外循环,Q为内循环。 ,遍历: ,遍历: 为了帮助大家更好理解v1中数据块的流转过程,在图中我们画了6块O。但实际上最终只有三块O:。 以为例,它可理解成是由经过某些处理后汇总而来的。进一步说, ...
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...
因此,FlashAttention-2 支持了高达 256 的头维数,这意味着 GPT-J、CodeGen 和 CodeGen2、StableDiffusion 1.x 等模型可以使用 FlashAttention-2 来获得加速和节省内存。 此外,FlashAttention-2 还支持了多查询注意力(multi-query attention, MQA)以及分组查询注意力(grouped-query attention, GQA)。它们是注意力的...
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...
FlashAttentionV1:softmax没有循环1次的算法,但FlashAttention算法有1次循环的 c)FlashAttentionV2 相比v1,做了如下优化 减少大量非矩阵乘法的冗余计算,增加Tensor Cores运算比例(); 增加seqlen维度的并行:不同query的attention计算是完全独立的,如果外部循环是先load Q,那么就可以把不同的query块的attention分配不同...
基本原理其实差不多,先好好理解下 FlashAttention,然后 FlashDecoding 也很容易理解了。 1、设计思路 && 公式推导 1.1、Attention 标准实现 先看看标准的 Attention 实现: 这里最主要的问题是第 1 - 3 步中,每一轮都要从 HBM(即 global memory)读数据,计算完后再将结果写回去,效率就很低。