head_dim], dim=2) context, attn_weights, past_key_value = self.attn_fn(query, key, value, self.n_heads, multiquery=True) return self.out_proj(context), attn_weights, past_key_value 4 GQA - Group Query Attention GQA的query有n_heads个注意力头,而k和v则只有n_kv_heads个注意力头 ...
flashAtention其加速的原理是非常简单的,也是最基础和常见的系统性能优化的手段,即通过利用更高速的上层存储计算单元,减少对低速更下层存储器的访问次数,来提升模型的训练性能。 我们都了解CPU的多级分层存储架构,其实GPU的存储架构也是类似的,遵守同样的规则,即内存越快,越昂贵,容量越小。 如上图所示,在A100 GPU有4...
控制并行编译任务数(适用于RAM少于96GB且有多个CPU核心的机器) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 MAX_JOBS=4pip install flash-attn--no-build-isolation 使用示例 FlashAttention主要实现了缩放点积注意力(softmax(Q @ K^T * softmax_scale) @ V)。以下是使用FlashAttention的核心函数: 代码...
可以参照社区代码实现 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/blob/main/flash_attn/bert_padding.py 282583553 回复huangyunlong 11个月前 这个错误是什么原因?模型推理时报得错误:WARNING:root:Some parameters are on the meta device device because they were offloaded to the disk. E19999: Inner Er...
NPU_Flash_Attn融合算子约束 NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn 来自:帮助中心 ...
NPU_Flash_Attn融合算子约束 NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn 来自:帮助中心 ...
classCausalSelfAttention(nn.Module):def__init__(self, num_heads:int, embed_dimension:int, bias:bool=False, dropout:float=0.0):super().__init__()assertembed_dimension % num_heads ==0# key, query, value projections for all heads, but in a batchself.c_attn = nn.Linear(embed_dimension...
The error happens whenflash_attn_cuda.fwd_kvcacheis called in/attention/backends/flash_attn.py Running the test withVLLM_ATTENTION_BACKEND=XFORMERSpasses. Could this bug be related to flash attention? khluuadded thebugSomething isn't workinglabelMay 31, 2024 ...
pip install flash-attn --no-build-isolation Alternatively you can compile from source: python setup.py install If your machine has less than 96GB of RAM and lots of CPU cores,ninjamight run too many parallel compilation jobs that could exhaust the amount of RAM. To limit the number of par...
在ModelScope中编译Flash-ATTN模型的时间取决于多个因素，包括模型的大小、计算复杂度、使用的硬件和软件...