1. vLLM 1.1 page attention 1.2 Sharing KV Blocks 2. Flash Attention 2.1 传统IO方式 2.2 制约因素 2.3 分块操作 2.4 softmax 怎么加快大模型推理?10分钟学懂VLLM内部原理,KV Cache,PageAttention_哔哩哔哩_bilibili 1. vLLM 在大模型推理进行kv_cache时,会按照可生成最长序列长度分配显存,这导致大部分的显...
反向传播时,需要根据损失函数\phi对模块输出的导数\text d\mathbf O( 即\frac{\partial \phi}{\partial \mathbf{O}}),进而求出其对输入的导数\text d\mathbf Q, \text d \mathbf K ,\text d \mathbf V(即\frac{\partial \phi}{\partial \mathbf{Q}}, \frac{\partial \phi...
VLLM(Vision, Language, and Layout Model)是一种结合了视觉、语言和布局信息的多模态模型,旨在理解和生成与图像相关的文本描述。在VLLM中,“flash attention”可能是一个特定的注意力机制或者技术细节,但请注意,这不是一个广泛认知或标准化的术语,因此我的解释将基于一般性的假设和逻辑推理。 VLLM Flash Attentio...
团队先前的工作FlashAttention，已经在训练阶段对此操作进行了优化。当时，FlashAttention解决的主要瓶颈是读写中间结果的内存带宽（例如，Q @ K^T）。然而，在推理阶段，我们要面对的瓶颈变了，导致FlashAttention所做的优化并不能直接拿过来应用。具体而言：在阶段阶段，FlashAttention在batch size和查询长度维度上进行并...
Yes, we are working directly with the authors to bring Flash Attention 3 to vLLM 🎉1 jorgeantonio21 commented on Dec 21, 2024 jorgeantonio21 on Dec 21, 2024 Author Really appreciate the effort guys ! Any estimate when this will be available ? mgoin commented on Dec 21, 2024 mgoin...
1. 更高效的GPU利用率：新技术使H100 GPU的利用率从之前的35%提升到75%。这使得LLM的训练和运行速度显著提高，达到了之前版本的1.5~2倍。2. 更好的低精度性能：FlashAttention-3在保持准确性的同时，可以使用FP8这样的较低精度。这不仅加快了处理速度，还能减少内存使用，从而为运行大规模AI操作的客户节省成本并...
gh200-llm开源项目 – NVIDIA GH200芯片优化的大型语言模型解决方案 gh200-llm是一个专为NVIDIA GH200芯片优化的大型语言模型训练与部署解决方案。它支持多种架构,包括H100和GH200,并集成了VLLM、XFormers和Flash Attention等先进技术,能够轻松部署和微调8B模型。此外,该解决方案还支持在单个GH200节点上以fp8模式全...
处理小说、法律文件等长文本是大模型的一个重要应用方向,但也面临速度上的挑战。FlashAttention 作者 Tri Dao 等人提出的「Flash-Decoding」通过充分利用GPU,可以将大模型的长上下文推理速度提高至 8 倍。 最近,像ChatGPT或 Llama 这样的大型语言模型(LLM)引起了前所未有的关注。然而,它们的运行成本仍然极高。虽然生...
处理小说、法律文件等长文本是大模型的一个重要应用方向,但也面临速度上的挑战。FlashAttention 作者 Tri Dao 等人提出的「Flash-Decoding」通过充分利用 GPU,可以将大模型的长上下文推理速度提高至 8 倍。 最近,像 ChatGPT 或 Llama 这样的大型语言模型(LLM)引起了前所未有的关注。然而,它们的运行成本仍然极高。虽...
As of #12093 Flash Attention 3 is now supported in vLLM for Hopper GPUs (SM 9.0). It can also be enabled for SM 8.0 and 8.7 using VLLM_FLASH_ATTN_VERSION=3. For 8.6 and 8.9 its fully disabled since they don't have enough shared memory for the current implementation, some work ...