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,以此减少在shared memory上的读写次数,实现进一步提速。那当你交换了循环位置之后,在cuda层面就可以配套做一些并行计算优化。这...
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Windo...
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Windows实现,W...
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Windows实现,W...
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Windows实现,...
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 Windows 实现,Windows 用户可以强制使用 sdp_kernel,仅启用 Flash Attention 的上下文管理器。 而在2.2 中,如果必须使用 sdp_kernel 上下文管理器,请使用 memory efficient 或 math 内核(在 Windows 上)。
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 是什么？FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它利用平铺、重计算等经典技术来显著提升计算速度，并将序列长度中的内存使用实现从二次到线性减少。其中平铺意味着将输入块从 HBM（GPU 内存）加载到 SRAM（快速缓存），并对该块执行注意力操作，更新 HBM 中的输出。此外通过不将大型中间注意...
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Windows实现,...
FlashAttention V2使用更好的Warp Partitioning(分区)策略,在每个线程块内部来分散warps之间的工作负载,进而减少通过共享内存的通信。 从本质上来说,调整warps工作负载策略是在线程块内部进行优化。 1.3 算法 FlashAttention V2 算法主要优化点是调换了外层和内层循环的顺序。把Q循环挪到了最外层,把KV移到了内循环。