1. Paper/ https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf2. FlashAttention的核心,Softmax tiling2.1 传统Softmax2.2 Softmax tiling3. FlashAttentionV2的主要优化点3.1 算法优化3.1.1 unscale移到k,j循环…
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...
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FlashAttention-2已经通过块操作来实现,对于所有列索引都大于行索引的块(大约占总块数的一半),我们可以跳过该块的计算。这比没有应用因果掩码的...
我们知道,FlashAttention 仅支持最高 128 的头维数,这适用于大多数模型,但有一些模型被遗漏了。 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(...
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...
FlashAttention-2现在支持256的头的维度,这意味着GPT-J、CodeGen、CodeGen2以及Stable Diffusion 1.x等模型都可以使用FlashAttention-2来获得加速和节省内存。 v2还支持多查询注意力(MQA)以及分组查询注意力(GQA)。 ▲GQA为每组查询头共享单个key和value的头,在多头和多查询注意之间进行插值 ...
上图中间部分的图描述的就是flash attention 1算法的原理。对于常规的attention计算来说,首先会把Q、K和V完整的读进HBM中,然后执行计算。flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash atte...
On line 10 of Algorithm 1 (FlashAttention-2 forward pass) of the Flash Attention 2 paper it says However, diag(emij−1−mij)−1Oi(j−1) should not have the −1 and actually just be diag(emij−1−mij)Oi(j−1). Similar the online softmax trick example at the top of ...
Paper: https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf Usage We've been very happy to see FlashAttention being widely adopted in such a short time after its release. This page contains a partial list of places where FlashAttention is being used. FlashAttention and FlashAttention-2 are free...
【7月12日大模型日报】吴恩达再谈SB 1047:对开源和AI创新的威胁;论文:FlashAttention-3: 异步和低精度快速准确的注意力;Lynx:一个开源幻觉评估模型; 这篇内容似乎是关于英伟达的A100和Hopper(GH100)GPU的技术分析,重点在于它们的性能、架构和潜在应用。文章深入探讨了A100的Tensor Core功能、内存改进以及GPU间通信带...