1.首先检查你的cuda版本,通过nvcc -V查看环境是否含有cuda以及版本是否在11.6及以上,如果没有需要自己安装,下载地址在这里:cuda-toolkit,具体的安装流程这里不再赘述了(先提前安装好gcc,否则安装cuda会失败:sudo apt install build-essential) 2. 安装完毕后检查自己的pytorch版本是否与安装的cuda版本匹配,注意不要自己...
@SyedSherjeelYes, I solved it. I disassembled the commands in the installation fileMakefile-flash-att-v2, and executed them one by one instead of executing them all at once, and finally the installation was successful! like this(take care dir, you may need change dir): ...
Triton写算子:Flash attention v2(入门版)Arthur 苏州大学 工学硕士38 人赞同了该文章 原理部分 Flash attention v1Tiling(分块)的原因: 在矩阵乘法(Matmul)中,每个输出使用2n个输入(一共n^2个输出)。 每个输入被使用n次,如果每次都从主内存中naive地读取n次,会非常低效。 解决方案:尝试重用参数(try ...
看到这里你可能还是有点懵,没关系,我们通过图解的方式,来一起看看V1和V2上的thread block到底长什么样。 3.1 V1 thread block 假设batch_size = 1,num_heads = 2,我们用不同的颜色来表示不同的head。 我们知道在Multihead Attention中,各个head是可以独立进行计算的,在计算完毕后将结果拼接起来即可。所以我们...
在深度学习领域,注意力机制是提高模型性能的关键组件。然而,传统的注意力机制在长序列处理时会消耗大量内存和计算资源。为了解决这个问题,Tri Dao等人提出了FlashAttention,这是一种快速且内存高效的注意力机制。本文将介绍FlashAttention及其改进版FlashAttention-2的核心概念、安装方法和使用示例。
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。
Dao-AILab/flash-attention 版本发布时间: 2023-09-06 02:34:56 Dao-AILab/flash-attention最新发布版本:v2.6.3(2024-07-25 16:33:48) 暂无更新说明 相关地址:原始地址下载(tar)下载(zip) 1、flash_attn-2.2.0+cu116torch1.12cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl94.6MB ...
Dao-AILab/flash-attention最新发布版本:v2.5.8(2024-04-27 01:55:30) 暂无更新说明 相关地址:原始地址下载(tar)下载(zip) 1、flash_attn-2.2.5+cu116torch1.12cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl19.3MB 2、flash_attn-2.2.5+cu116torch1.12cxx11abiFALSE-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl19.31...
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: ...
Fast and memory-efficient exact attention. Contribute to Oneflow-Inc/flash-attention-v2 development by creating an account on GitHub.