is_causal=False,scale=None)->torch.Tensor:# Efficient implementation equivalent to the following:L,S=query.size(-2),key.size(-2)scale_factor=1/math.sqrt(query.size(-1))ifscaleisNoneelsescaleattn_bias=torch.zeros(L,S,dtype=query.dtype)ifis_causal:assertattn_maskisNonetemp_mask=torch.ones...
2. 内存优化 传统注意力机制在处理长序列时需要大量内存，Flash Attention通过优化查询（Query）、键（Key...
然后我们将cutlass实现的flash attention2(flash attention2的默认实现方式)与triton实现的flash attention2进行性能对比。 try: # flash attention的标准使用接口 from flash_attn.flash_attn_interface import \ flash_attn_qkvpacked_func as flash_attn_func HAS_FLASH = True except BaseException: HAS_FLASH = ...
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...
//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 ...
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...
(2 * 0.0078125)FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_bwd_transpose[128-128-True-dtype0] - AssertionError: assert 2.724609375 <= (2 * 0.001953125)FAILED tests/test_flash_attn.py::test_flash_attn_bwd_transpose[128-128-True-dtype1] - AssertionError: assert 95.5 <= (2 * ...
flash-Attention2安装和使用 去下载whl:/Dao-AILab/flash-attention/releases 我的配置为: cuda:11.6 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 /Dao-AILab...
FlashAttention与 MLPerf 1.1 训练速度相比,对于BERT-large(序列长度 512)实现端到端wall-clock加速15%,对于GPT-2(序列长度 1K)加速 3 倍。FlashAttention 和block-sparse FlashAttention 可在 Transformers 中实现更长的上下文,从而产生更高质量的模型,GPT-2 上的困惑度提升0.7,长文档分类的test结果提高 6.4 个点...
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 ...