我们看到在Flash Attention V1中,Q和KV的wrap做矩阵运算时,每个wrap都必须先将自己计算的结果存到线程块的共享内存(shared memory)中,然后4个wrap必须同步,确保运算完成,才能将每个wrap的输出加总起来。我们可以发现: 这里的瓶颈就是4个wrap同步,也就是相互等待对方的时间。 而换成Flash Attention V2的方式,我们调...
我们看到在Flash Attention V1中,Q和KV的wrap做矩阵运算时,每个wrap都必须先将自己计算的结果存到线程块的共享内存(shared memory)中,然后4个wrap必须同步,确保运算完成,才能将每个wrap的输出加总起来。我们可以发现: 这里的瓶颈就是4个wrap同步,也就是相互等待对方的时间。 而换成Flash Attention V2的方式,我们调...
本文通过原理分析和图解的方式,通俗易懂地FlashAttention系列算法。FlashAttention V1/V2在LLM领域的应用已经非常广泛,相关的论文也反复读了几遍。FA1和FA2论文非常经典,都推荐读一下(不过FA2论文中公式错误不少)。 本文大约2.1w字,包括以下内容: 0x01 Standard Self-Attention 0x02 (Safe) Softmax: 3-pass 0x03...
如下图所示,在FlashAttention v1中使用一个thread block来生成下图中的结果O;但是在FlashAttention v2中一个thread block仅负责生成图示中结果O的一个子集,也就是图下方中的每一行(O1, O2...)。在单个线程块中会迭代地对(Q1,K1,V1),(Q1,K2,V2),(Q1,K3,V3),(Q1, K4, V4)数据进行tiling化的attention...
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...
论文的标题是：“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...
论文的标题是: “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...
代码里面包含对AMD、fp8、backward、causal与否的支持,为了便于阅读,我做了修剪和改动,只关注fp16、causal=True的推理,并与pytorch、cuda的flashattentionv2进行比较:https://github.com/bryanzhang/triton_fusedattention。 比较下来性能是全面占优,大致比官方flashattention-v2快40%,比pytorch2快15%,triton果然很牛: ...
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。
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...