We also have an experimental implementation in Triton that support attention bias (e.g. ALiBi): https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/main/flash_attn/flash_attn_triton.py Tests We test that FlashAttention produces the same output and gradient as a reference implementation, up to ...
So if a user on Windows had explicitly forced the flash attention kernel to be run by using sdp_kernel context manager with only flash attention enabled, it would work. In 2.2, if the sdp_kernel context manager must be used, use the memory efficient or math kernel if on Windows....
Fused Kernel即是将Kernel进行融合达到减少Launch Kernel,Host and Device Data Copy等耗时,假设现在运行的模型为GPT2模型,并且输入序列长度为9,batch size = 1,num heads = 12,head dim = 64,那么其对应推理的Attention模块即为下图所示(蓝色底框部分),展示了Flash Attention2中融合了那些操作。 图1. Flash Att...
项目地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention FlashAttention-2：更好的算法、并行性和工作分区 端到端训练GPT模型，速度高达225 TFLOP/s 虽说FlashAttention在发布时就已经比优化的基线快了2-4倍，但还是有相当大的进步空间。比方说，FlashAttention仍然不如优化矩阵乘法（GEMM）运算快，仅能达到理论...
FlashAttention-2 将加速现有模型的训练、微调和推理。这意味着我们可以用相同成本训练 2 倍上下文长度的语言模型。这将有助于语言模型理解长篇书籍和报告、高分辨率图像、音频和视频。项目地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 技术报告：https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf Flash...
Tri Dao一直在研究FlashAttention-2,它比v1快2倍,比标准的注意力快5到9倍,在A100上已经达到了225 TFLOP/s的训练速度! 论文地址:https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf 项目地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention FlashAttention-2:更好的算法、并行性和工作分区 端到端训练GPT模型,...
一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 我们先快速回顾一下V1的运作流程:以K,V为外循环,Q为内循环。 ,遍历: ,遍历: 为了帮助大家更好理解v1中数据块的流转过程,在图中我们画了6块O。但实际上最终只有三块O:。 以为例,它可理解成是由经过某些处理后汇总而来的。进一步说, ...
FlashAttention-2 将加速现有模型的训练、微调和推理。这意味着我们可以用相同成本训练 2 倍上下文长度的语言模型。这将有助于语言模型理解长篇书籍和报告、高分辨率图像、音频和视频。 项目地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 技术报告:https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf ...
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention FlashAttention-2:更好的算法、并行性和工作分区 端到端训练GPT模型,速度高达225 TFLOP/s 虽说FlashAttention在发布时就已经比优化的基线快了2-4倍,但还是有相当大的进步空间。 比方说,FlashAttention仍然不如优化矩阵乘法(GEMM)运算快,仅能达到理论最大FLOPs/s的...
与FlashAttention一样，它在全局内存中存储的额外数据非常少，但只要上下文长度足够大，即使batch size很小，它也可以充分利用GPU。详细来看，Flash-Decoding一共分为三个步骤：1、先将key和value值分成更小的块。2、用FlashAttention并行计算每块分割的查询注意力。并为每行和每块分割写入一个额外标量：注意力值的log...