Flash Attention 是一种针对 Transformer 模型中注意力机制的优化实现,旨在提高计算效率和内存利用率。随着大模型的普及,Flash Attention V3 在 H100GPU上实现了显著的性能提升,相比于前一版本,V3 通过异步化计算、优化数据传输和引入低精度计算等技术,进一步加速了注意力计算。 Flash Attention 的
FlashAttention尚未充分利用现代硬件的新功能，FlashAttention-2在H100 GPU上仅实现了理论最大FLOP的35%利...
FlashAttention V3 的改进点 Flash Attention V3 出自论文《FlashAttention-3: Fast and Accurate Attention with Asynchrony and Low-precision》,主要改进如下: 引入生产者-消费者异步机制,提升并行度。 优化GEMM 和 Softmax 操作的重叠计算。 支持FP8 低精度硬件加速,提升吞吐量并减少精度损失。 参考资料 图解大模...
FlashAttention V2在FlashAttention V1的基础上,针对反向传播、因果掩码(Causal Mask)以及GPU的并行计算等方面进行了更深入的优化,进一步提升了性能。 3.1 Backward优化 核心思想:进一步优化反向传播的效率。 具体做法与优势: FlashAttention V1已经通过Backward Recomputation减少了内存占用。FlashAttention V2在此基础上,对...
FlashAttention-V3是一种新型的解码方法,旨在提高解码速度。它通过优化注意力机制的计算过程,减少了计算复杂度,从而实现了更快的解码速度。在传统的Transformer模型中,每个输出都是通过计算输入和所有可能的输出之间的注意力权重来生成的。这种方法需要大量的计算资源,导致解码速度慢。而FlashAttention-V3通过减少计算量来...
0x0. 前言继续Triton的学习,这次来到 https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/06-fused-attention.html# 教程。也就是如何使用Triton来实现FlashAttention V2。对于FlashAttention和FlashAttent… OpenAI Triton入门笔记三 FusedAttention FlashAttention V1: - FlashAttention通过切块技术减少了内存访问次...
FlashAttention V3 现在来看V3。在V2的基础上,为了提升Flash Attention算法在H100 GPU上的利用率,V3做了几件事,首先将GEMM操作以Producer & Consumer的形式进行了异步化,随后通过Ping-Pong操作将softmax操作隐藏到GEMM操作中(GEMM-softmax流水线),最后应用了更低精度的FP8数制GEMM操作来实现性能提升。 Producer和Con...
【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...
【新智元导读】新的一年,PyTorch也迎来了重大更新,PyTorch 2.2集成了FlashAttention-2和AOTInductor等新特性,计算性能翻倍。 新的一年,PyTorch也迎来了重大更新! 继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后,全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交,由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
引入Flash Attention,提速2x SLICES 更新至 2.0.10: 在SLICES 字符串的最前面添加了对称群编码。例如,在字符串 o v b OOO g DDO c DDO h DDO + YBO Nd Nd Si Si Ru Ru 0 2 ooo 0 2 oo- 0 3 ooo 0 3 -+o 0 3 -oo 0 3 o+o 0 5 ooo 0 5 -oo 0 4 o+o 0 4 ooo 1 3 ooo ...