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。本地 CUDA 版本可以通过nvidia-smi命令查看: 版本文件名中的第二部分(例如torch2.1、torch2.2、torch2.3)为 pytorch 版本,选...
FlashAttention 2 的优化点主要包括以下,其中第二和第三点都可以归结为在cuda gemm层面的优化。 减少冗余计算。减少非矩阵乘法运算(non-matmul)的FLOPs,增加Tensor Cores的运算比例。 序列长度维度的并行。在不同线程块之间把并行化做到单个头级别,在序列长度的维度上对前向传播和反向传播做并行化。该方法在输入序列...
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...
query_states = torch.randn((bs, n_head, seq_len, head_dim), dtype=torch.float16).cuda() key_states = torch.randn((bs, n_head, seq_len, head_dim), dtype=torch.float16).cuda() value_states = torch.randn((bs, n_head, seq_len, head_dim), dtype=torch.float16).cuda() flash_...
I've tried to do the same on Windows for exllamav2, but I have issues when either compiling or building from source. I tried with: Torch 2.0.1+cu118 and CUDA 11.8 Torch 2.2+cu121 and CUDA 12.1 Visual Studio 2022 The errors are these, based on if doingpython setup.py installfrom so...
>>> import flash_attn;flash_attn.__version__ '2.5.6' The problem is when I tried to install torch with this version'2.4.0+cu118'while I have root@0d6c1aeee409:/space/LongLM# nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
去flash attention官网下载安装包, 注意需要根据自己的torch版本,cuda版本(可以选择低于自己cuda版本的) 和python版本进行选择. 同时选择abiFALSE. 右键,复制链接, 在linux中使用wget + 链接进行whl安装包的下载: wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.6.3/flash_attn-2.6.3+cu...
检查CUDA和相应库的兼容性: 如果flash_attn_2_cuda是一个CUDA扩展模块,那么你需要确保你的CUDA版本与安装的PyTorch版本兼容。可以通过以下命令查看PyTorch的CUDA版本: python import torch print(torch.version.cuda) 确保你的NVIDIA驱动和CUDA Toolkit版本与你的硬件和操作系统兼容。 确认flash_attn_2_cuda DLL文件...
报错:flash_attn_2_cuda.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol flash-attn
那当你交换了循环位置之后,在cuda层面就可以配套做一些并行计算优化。这就是V2的整体内容。所以本文也分两个部分进行讲解:原理与cuda层面的并行计算。在阅读本文前,需要先阅读V1的讲解,本文会沿用V1的表达符号及推演思路。 【大模型计算加速系列】 猛猿:图解大模型计算加速系列:FlashAttention V1,从硬件到计算逻辑...