// V1 seq parallel: csrc/flash_attn/src/fmha_fwd_launch_template.h dim3 grid(launch_params.params.b, launch_params.params.h, launch_params.params.num_splits); // nums_splits计算方法 // Find the number of splits that maximizes the occupancy. For example, if we have // batch * n...
由compute_attn_1rowblock_splitkv进行拆分后的attn计算,其实split后每个thread block的计算过程和进击的Killua:FlashAttention v2核心代码解析(一)文中的流程差不多,区别在于所计算的data block范围更小了,所以在数据的读取上(也就是index计算上)会有些差别,这里就不多介绍了,本文主要讲解这个kernel中增强支持的2个...
//V1seqparallel:csrc/flash_attn/src/fmha_fwd_launch_template.h dim3grid(launch_params.params.b,launch_params.params.h,launch_params.params.num_splits); //nums_splits计算方法 //Findthenumberofsplitsthatmaximizestheoccupancy.Forexample,ifwehave //batch*n_heads=48andwehave108SMs,having2split...
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 ❄️ 我...
在代码、电子书等领域的续写实验显示，NLPE算法最终可以将文本长度4K的Aquila2-34B模型外延到16K长度，...
(2)更大程度的提高了attention计算的并行度,甚至对于单个头的计算,也会将其分发到多个不同的线程块中执行计算,此举相比flash attention1,大约有2x的性能提升。 关于flash attention2对GPU warps的优化调整,flash attention2的 论文中有一处说明,如下图所示。 flash attention1的forward计算中,对于每一个block,是将...
(2 * 0.0009765625)FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_bwd_transpose[128-128-False-dtype1] - AssertionError: assert 22144.0 <= (2 * 0.0078125)FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_bwd_transpose[128-128-True-dtype0] - AssertionError: assert 2.724609375 <= (2 * ...
摸了一下FlashAttention的CUTLASS实现(https//github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/main/csrc/flash_attn/src/flash_bwd_kernel.h)和Triton实现(https//github.com/openai/triton/blob/main/python/triton/ops/flash_attention.py),之前做过FlashAttention V1和V2算法下,这两种框架最终的Kernel Perf benchmar...
with numhead = 1 and large headdim i think it's faster to compute attention naively rather than using flash-attn. 首先回顾一下FA的算法流程以及Block Size的影响: Effect of Block Size 其中Block Size也就是 B_{r} 和B_{c} 的计算公式为: ...
0、flash-attention 2.0 暂时仅支持30系及以上显卡 1、pytorch2.1 + CUDA12.2 *需要单独安装cuda12.2,pytorch官网只有cu12.1 2、Visual Studio2022生成工具 使用c++的桌面开发 + 适用于最新v143生成工具的ATL 用开始菜单中的 x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022命令行,切换到对应的python venv环境下 ...