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): ...
FlashAttention在2.0版本中进行了完全重写,速度提升了两倍。本次更新引入了多个更改和改进,包括一些函数名称的更改以及在输入具有相同序列长度的情况下简化了使用方式。 FlashAttention-2是对原始FlashAttention算法的一系列改进,旨在优化在GPU上的计算性能。本文详细讨论了FlashAttention-2的算法、并行性以及工作分区策略。 ...
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...
安装指令：git cloneGitHub - Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention c...
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 ...
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...
Fast and memory-efficient exact attention. Contribute to Oneflow-Inc/flash-attention-v2 development by creating an account on GitHub.
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: ...