3.2 V2 thread block 3.3 seq 并行不是V2特有 3.4 FWD和BWD过程中的thread block划分 四、Warp级别并行 五、参考 在V1的讲解中,我们通过详细的图解和公式推导,一起学习了Flash Attention的整体运作流程。如果大家理解了V1的这块内容,就会发现V2的原理其实非常简单:无非是将V1计算逻辑中的内外循环相互交换,以此减少...
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...
接下来我们总结一下V2相对于V1所有的改进点。 二、V2相对V1的改进点 之所以把这块内容放到“V2整体流程介绍”之后,是想让大家在先理解V2是怎么做的基础上,更好体会V2的优点。 总体来说,V2从以下三个方面做了改进: 置换内外循环位置,同时减少非矩阵的计算量。(这两点我们在第一部分中已给出详细说明) 优化Atte...
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...
NLPE(Non-Linearized Position Embedding) 算法对Attention进行修改。NLPE算法针对qk之间的距离近和远使用...
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...
有些运算可能需要使用其他的数值计算方法,这些方法可能会涉及到更多的浮点运算。(2)更大程度的提高了attention计算的并行度,甚至对于单个头的计算,也会将其分发到多个不同的线程块中执行计算,此举相比flash attention1,大约有2x的性能提升。 关于flash attention2对GPU warps的优化调整,flash attention2的 论文中有一...
FlashAttention 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...
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...
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...