我们配合上面的图例和flash attention论文中的伪代码,再来进一步理解一下分块计算safe softmax的(1)～(5)步骤。 这里我们需注意:由于safe softmax是针对矩阵整行的计算,即相当于固定内圈 i ,移动外圈 j 的结果,所以在接下来的介绍中,我们都以这样的视角进行介绍。 我们用 S_{00} (图中浅绿色方块)替换掉(1...
第一步:clone到本地,并且克隆一些配置文件 git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention cd flash-attention git submodule update --init --recursive 第二步:将文件夹打包上传,然后执行 cd flash-attention python -m pip install wheel==0.41.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
目前FlashAttention已经推出了V1~V3版本,遗憾的是,FlashAttention V3目前只支持Nvidia Hopper架构的GPU。目前transformers库已经集成了FlashAttention。 【注】穷人玩不起系列。 FlashAttention是用于在训练或推理时加速注意力计算的方法,参考其官方仓库可以看到对于训练精度和显卡还是有较大限制的: https:///Dao-AILab/f...
If window_size != (-1, -1), implements sliding window local attention. Query at position i will only attend to keys between [i - window_size[0], i + window_size[1]] inclusive. Arguments: qkv: (batch_size, seqlen, 3, nheads, headdim) dropout_p: float. Dropout probability. soft...
上图中间部分的图描述的就是flash attention 1算法的原理。对于常规的attention计算来说,首先会把Q、K和V完整的读进HBM中,然后执行计算。flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash atte...
Is there some place to download the whl of flash-attention v1.x ?Activity tridao commented on Feb 27, 2025 tridao on Feb 27, 2025 Member I don't think we had wheels for those versions Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to ...
pip install experiments/flash-attention-apb pip install experiments/ring-flash-attention-main 下载Retaining Heads 示例 我们提供了一个使用 APB 处理 NIAH-Simple-1 类查询的示例,使用 8 个 GPU。 首先,修改example/llama.sh中的模型路径、locret 路径和数字(NIAH 任务中的 needle)。
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...
斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding 斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法,能够在BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2,拥有了更好的并行性和工作分区,让计算提速200%,上下文长度扩展更任性! Flash-Decoding不仅借鉴了FlashAttention的优点,同时可以显著加快推理...
【推理引擎】离线优化第04篇:Flash Attention原理!数据布局转换与内存优化!推理引擎中的计算图优化,更多是基于一系列预先写好的模板,减少转换模块生成的计算图中的冗余计算,比如算子融合、算子替换、算子前移、去除冗余节点等。抛开原理,这次详细打开Flash Attention