print(torch.allclose(attn_output, flash_attn_output, rtol=2e-3, atol=2e-3)) 下面比较二者的性能差异,即比较不同参数下二者 Latency 的差异(测试设备为1块A6000,Latency 数据为100次结果的平均值): 三、PagedAttention 原理及实践 vLLM 主要用于快速 LLM 推理和服务,其核心是 PagedAttention,这是一种新颖...
attn_fn = scaled_multihead_dot_product_attention self.out_proj = nn.Linear(self.d_model, self.d_model, device=device) self.out_proj._is_residual = True def forward(self, x): # (1, 512, 768) qkv = self.Wqkv(x) # q=(1, 512, 768) k=(1, 512, 96) v=(1, 512, 96) ...
353 + # Build vLLM flash attention from source 354 + # 355 + # IMPORTANT: This has to be the last thing we do, because vllm-flash-attn uses the same macros/functions as vLLM. 356 + # Because functions all belong to the global scope, vllm-flash-attn's functions overwrite vLLMs...
dtrifiropushed a commit to dtrifiro/vllm that referenced this pull requestMay 21, 2024 Revert "[Kernel] Use flash-attn for decoding (vllm-project#3648)" (vl…… a69f3af ) Lora 3 & 4 test seems to have illegal memory access failure after this commit; [2024-05-14 23:51:18,182 E...
vLLM 是一种用于快速大型语言模型（LLM）推理和服务的工具，其中 Paged Attention 是其核心算法。Paged Attention 引入了操作系统中虚拟内存和分页的思想，允许在不修改模型架构的情况下显著提高吞吐量。它通过将每个序列的键值缓存（KV cache）划分为块，并在注意力计算期间有效管理这些块来实现。每个块包含...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from flash_attnimportflash_attn_qkvpacked_func,flash_attn_func #当Q,K,V已堆叠为一个张量时,使用flash_attn_qkvpacked_func ...
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+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 安装:pip install flash_attn-...
Flash Attention是一种注意力算法,更有效地缩放基于transformer的模型,从而实现更快的训练和推理。由于很多llm模型运行的时候都需要安装flash_attn,比如Llama3,趟了不少坑,最后建议按照已有环境中Python、PyTorch和CUDA的版本精确下载特定的whl文件安装是最佳方式。
softmax(QKt, dim=-1) return attn @ V def flash_attention_causal_forward(Q, K, V): O = torch.zeros_like(Q, requires_grad=True) l = torch.zeros(Q.shape[:-1])[...,None] m = torch.ones(Q.shape[:-1])[...,None] * NEG_INF O = O.to(device='cuda') l = l.to(device...
本节将重点介绍flash-attn 2.7.0版本中的flash_attn_varlen_func,这是一个专门为处理可变长度输入设计的API。这个优化方案的核心思想是将批次中的所有序列连接成一个连续序列,同时使用一个特殊的索引张量(cu_seqlens)来追踪各个原始序列的边界位置。 以下是这种方法的详细实现: AI检测代码解析 defcollate_concat(...