接着Kernel系列,前文介绍了PagedAttentionV1和V2,本文开始介绍FlashAttentionV3 (后文简称为FA3)。FA3的涉及内容比较多,如果用一篇来介绍的话,内容太大,不便于阅读,所以初步会分为《FA3原理篇》,《FA3数据的Load和Store篇》,《FA3的WGMMA数据划分和Mask设计篇》,《FA3的Block调度,负载
这个非常重要,因为 softmax 会调用CUDA SFU(exp)单元,这个单元的算力非常低,H100 SXM 估算大约只有 4 TFLOPS 左右,远低于正常的CUDA Core 单元。虽然整个Attention 算法的计算量主要在GEMM上,softmax这边几乎可以忽略不及,但是羸弱的 SFU 单元导致这部分理论估算的执行时间相对于GEMM部分几乎是不可忽略的。后面会详...
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 的基本原理 😊在传统的...
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...
MHA: 就是普通的计算方法 GQA: 将多个Q分组,并共享相同的K和V MQA: 所有Attention Head共享同一个K、V 对于MLA(DeepSeek-V2以及DeepSeek-V3中都用到)作为一种KV-cache压缩方法,原理如下:
FlashAttention2详解(性能比FlashAttention提升200%) Motivation 最近,像ChatGPT或Llama这样的LLM模型受到了空前的关注。然而,它们的运行成本却非常高昂。虽然单次回复的成本约为0.01美元(例如在AWS 8块A100上运行几秒钟),但是当扩展到数十亿用户的多次交互时,成本会迅速上升。而且一些场景的成本更高,例如代码自动补全,...
团队在致谢部分表示，FlashMLA的设计参考了FlashAttention-2、FlashAttention-3以及CUTLASS的技术实现。有网友对此表示，「DeepSeek王炸开局，FlashMLA是真正能加速AGI进程的」。快速入门 首先，需要打开终端，输入下面代码安装setup.py文件：这是一个基于Python的安装命令，用于编译和安装FlashMLA模块，确保其高效运行于特定...
FlashMLA是一款高效的MLA（Multi-Head Latent Attention）推理内核开源仓库，旨在加速MLA机制的计算，特别适用于DeepSeek系列模型（如DeepSeek-V2、V3和R1）。DeepGEMM是一个支持密集矩阵与混合专家（MoE）矩阵乘法的FP8 GEMM库，为 V3/R1的训练与推理提供强大动力。这两个重要的开源仓库均基于高性能通用矩阵乘法（GE...