一般如果我们直接pip install flash_attn可能会报错。这时候建议手动安装,这里主要是通过flash_attn whl文件下载地址来手动下载对应的whl文件。注意这里,我们需要去获得对应虚拟环境下的pytorch版本、cuda版本、以及python版本,选择对应的版本号进行安装。 下载页面 ...
dropout_p, train=True) return attn_weight @ value2. 显式控制不同的Backend SDPA...
本地 pytorch 版本可以通过pip show torch命令查看: 版本文件名的第三部分(例如cp311-cp311-win_amd64)为 Python 版本,选择本地 Python 版本即可。本地 Python 版本可以通过pip debug命令查看: Step 3|安装flash_attn模块 进入下载路径,pip 安装即可: pip install flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx...
安装好 pytorch 以后: 复制pipinstallpackaging pipinstallninja MAX_JOBS=4pipinstallflash-attn --no-build-isolation 建议加上--no-cache-dir,否则如果之前 build 过相同版本的 flash-attn 会直接调用缓存的,如果之前 build 时的 torch/cuda 版本不一致,缓存里的 flash-attn 不可用于当前这个环境: 复制MAX_JOBS...
pytorch:1.13 python:3.10 那么我要去flash-attn中我能下载的最新版本:2.3.5 下载:flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl,直接点了下就行,命令行为:wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.3.5/flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx...
PyTorch: 1.12及以上 操作系统:Linux(从v2.3.2开始有部分Windows的正面反馈,但Windows编译仍需更多测试) 我们推荐使用Nvidia的PyTorch容器,其中包含安装FlashAttention所需的所有工具。 安装步骤 确保已安装PyTorch 安装packaging:pip install packaging 安装ninja并确保其正常工作:ninja --version && echo $?应返回退出码...
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 ...
目前flash_attn_varlen_func还不支持torch.compile。这是因为其实现包含了复杂的CUDA核函数,这些函数目前还无法被PyTorch的编译器正确处理。在实际应用中,即使没有编译优化,其性能仍然远超基准实现。 XFormers内存高效注意力机制的实现 前面的文章我们也介绍了xFormers (0.0.28)中的memory_efficient_attention操作符。
下图给出了标准的注意力机制的实现流程,可以看到因为HBM的大小更大,我们平时写pytorch代码的时候最常用到的就是HBM,所以对于HBM的读写操作非常频繁,而SRAM利用率反而不高。 FlashAttention的主要动机就是希望把SRAM利用起来,但是难点就在于SRAM太小了,一个普通的矩阵乘法都放不下去。FlashAttention的解决思路就是将计算...
dV Pytorch mean diff: 0.001953125 ... 少数用例不符合要求,有一定的精度损失: FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_race_condition[0.0-128-128-False-dtype0] - assert False FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_race_condition[0.0-128-128-True-dtype0] - assert False ...