Window 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 在flash_attn的版本上,直接选择最新版本即可(若最新版本的flash_attn没有适合的 CUDA 版本和 pytorch 版本则应用更早的版本)。 版本文件名中的第一部分(例如cu118、cu122)为 CUDA 版本。
安装:pip install flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/,加个镜像提速没毛病 注意:abiTrue的不行,False的可以,就很奇怪,True的会报错:...-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c104cuda9SetDeviceEi... 问题处理:...
1.首先检查你的cuda版本,通过nvcc -V查看环境是否含有cuda以及版本是否在11.6及以上,如果没有需要自己安装,下载地址在这里:cuda-toolkit,具体的安装流程这里不再赘述了(先提前安装好gcc,否则安装cuda会失败:sudo apt install build-essential) 2. 安装完毕后检查自己的pytorch版本是否与安装的cuda版本匹配,注意不要自己...
根据pytorch cuda python 的版本查找whl,地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases pytorch==2.5.1, cuda:12.4, python==3.12 下载后安装 pip install 基本成功了,但是之后import可能有问题,因此选择2.7.1 post4的版本 测试代码 import torch from flash_attn import flash_attn_func import t...
The previous test build with CUDA 11.8 / Python 3.12 seems to have completed successfully on cirun-openstack-cpu-xlarge (32GB RAM) with MAX_JOBS=4 at commit 5878e8b in 8h6m. See logs at https://github.com/conda-forge/flash-attn-feedstock/actions/runs/11246603140/job/31367673505 I'm no...
① 拥有 NVIDIA A100 / H100 APU 或者 RTX 30 系以上 GPU ,亦或是 AMD MI200 / MI300 ,NVIDIA RTX 20 系 (比如我只有 2070) 也行但得装 v1.x 版本;② NVIDIA CUDA Toolkit v11.6 及以上 (我是 v12.6 Update 3) ,或者 AMD ROCm Toolkit v6.0 以上;③ Python 环境下安装了 packaging 和 ninja ...
out, softmax_lse = flash_attn_cuda.fwd_kvcache( RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
因此也可以发现,triton可以让我们用相对抽象的语言写出高性能cuda代码。下面我们会对triton的实现进行性能benchmark。 然后我们将cutlass实现的flash attention2(flash attention2的默认实现方式)与triton实现的flash attention2进行性能对比。 try: # flash attention的标准使用接口 from flash_attn.flash_attn_interface ...
pip install flash-attn 使用特定的版本安装: 如果你确实需要安装一个特定的版本(比如某个兼容PyTorch或CUDA的版本),你可以在安装命令中指定版本号。例如,安装 flash-attn 的2.5.6版本: bash pip install flash-attn==2.5.6 从源代码安装: 如果pip仓库中没有你需要的版本,或者你需要安装一个尚未发布到pip...
重新执行命令pip install flash-attn --no-build-isolation,能够正常安装。 重新检查.zshrc文件,发现是CUDA_HOME变量配置有问题, exportCUDA_HOME="$CUDA_HOME:/usr/local/cuda" 通过echo $CUDA_HOME命令查看变量时发现开头多了一个冒号,:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda这表示有一个空路径被追加到环境变量中...