当序列很长时(如本例中的1024),这会极大地限制可以使用的批处理大小,因为内存和计算资源会被迅速耗尽。 FlashAttention-2的优化 FlashAttention-2通过重新设计注意力计算方法,特别是在序列长度维度上实现更高效的并行化,使得即使批处理大小较小(如本例中的4),也可以充分利用GPU的所有计算单元。具体来说,它可能采用...
虽然相比标准Attention,FlashAttention快了2~4倍,节约了10~20倍内存,但是离设备理论最大throughput和flops还差了很多。本文提出了FlashAttention-2,它具有更好的并行性和工作分区。实验结果显示,FlashAttention-2在正向传递中实现了约2倍的速度提升,达到了理论最大吞吐量的73%,在反向传递中达到了理论最大吞吐量的63%...
我们看到在Flash Attention V1中,Q和KV的wrap做矩阵运算时,每个wrap都必须先将自己计算的结果存到线程块的共享内存(shared memory)中,然后4个wrap必须同步,确保运算完成,才能将每个wrap的输出加总起来。我们可以发现: 这里的瓶颈就是4个wrap同步,也就是相互等待对方的时间。 而换成Flash Attention V2的方式,我们调...
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Window...
FlashAttention 2 的优化点主要包括以下,其中第二和第三点都可以归结为在cuda gemm层面的优化。 减少冗余计算。减少非矩阵乘法运算(non-matmul)的FLOPs,增加Tensor Cores的运算比例。 序列长度维度的并行。在不同线程块之间把并行化做到单个头级别,在序列长度的维度上对前向传播和反向传播做并行化。该方法在输入序列...
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。 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。
加载模型的时候,添加一个配置项:attn_implementation="flash_attention_2" AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, device_map='auto', torch_dtype="auto", attn_implementation="flash_attention_2" ) 记得点赞~ 😄 ☁️ 我的CSDN:https://blog.csdn.net/qq_21579045 ❄️ ...
有了上面分析和之前对FlashAttention的讲解,再看下面伪代码就没什么问题了。 Causal masking是attention的一个常见操作,特别是在自回归语言建模中,需要对注意力矩阵S应用因果掩码(即任何S ,其中 > 的条目都设置为−∞)。 1. 由于FlashAttention和FlashAttention-2已经通过块操作来实现,对于所有列索引都大于行索引的...
FlashAttention-2通过优化GPU上不同线程块和warps之间的工作分区,来解决占用率低或不必要的共享内存读写。 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。
FlashAttention-2 ▐ 主要内容 FlashAttention 的整体速度仍然和单独进行矩阵乘法 (GEMM) 的运算速度差距较大,仅达到理论最大 FLOPs/s 的 25-40%。作者观察到效率低下的原因是不同线程块和warp之间的工作分区不理想,导致低占用率或不必要的共享内存读/写。最新提出 FlashAttention-2,通过更好的工作分区来解决这...