Flash Decoding(FD)是FlashAttention(FA)针对推理场景的改进版本,它的设计思想在2023.10.13发布在如下PyTorch官方blog。如果大家了解FA原理的话会觉得FD改进非常自然。 Flash-Decoding for long-context inference 关于FlashAttention V1和V2如何加速LLM训练的技术,
从上图可以看出,Flash-Decoding在处理非常大的序列时速度可以提高8倍,并且比其他方法具有更好的可扩展性。所有方法在处理small prompts时表现相似,但随着序列长度从512增加到64k,其他方法的性能都变差了,而Flash-Decoding对序列长度的增加并不敏感(下图也是很好的证明) micro-benchmark on A100 Using Flash-Decoding 作...
Flash attention 可能更加注重注意力权重的计算和优化，而 Flash decoding 则更侧重于解码过程中的序列处理。总之，Flash decoding 和 Flash attention 都是为了提高自然语言处理中的计算效率而提出的技术，但它们在应用场景、处理方式和计算细节上存在一些差异。在实际应用中，可以根据具体的任务需求选择合适的技术。
Pytorch，使用纯PyTorch原语运行注意力FlashAttention v2FasterTransformer：使用FasterTransformer注意力内核最终，Flash-Decoding最高可将长序列解码速度提升8倍，并比其他方法具 有更好的扩展性（受长度影响较小）此外，作者还在A100上对各种序列长度和batch size的缩放多头注意力进行了微基准测试。结果显示，当序列长度扩展...
Flash-Decoding：解决长文本处理速度问题的新方案 为了解决上述问题，Tri Dao等人在FlashAttention中提出了一种名为“Flash-Decoding”的技术。这项技术通过有效地利用GPU，显著加速了推理过程中的注意力计算，使长序列的处理生成速度提高到了原来的8倍。Flash-Decoding的主要思想是以最快的速度并行加载键和值，然后分别...
处理小说、法律文件等长文本是大模型的一个重要应用方向,但也面临速度上的挑战。FlashAttention 作者 Tri Dao 等人提出的「Flash-Decoding」通过充分利用GPU,可以将大模型的长上下文推理速度提高至 8 倍。 最近,像ChatGPT或 Llama 这样的大型语言模型(LLM)引起了前所未有的关注。然而,它们的运行成本仍然极高。虽然生...
为了提高softmax并行性,之前方法(FlashAttention、FlashDecoding)将计算过程拆分,各自计算partial softmax结果,最后需要通过同步操作来更新partial softmax结果。例如FlashAttention每次计算partial softmax结果都会更新之前的结果,而FlashDecoding是在最后统一更新所有partial softmax结果。
原文:https://crfm.stanford.edu/2023/10/12/flashdecoding.html,是将FlashAttention用到推理阶段面临的问题,就是推理阶段往往batch比较小,无法充分利用GPU,速度比较慢。因此改为对序列进行切分,增大GPU并行度。 Motivation Large language models (LLM) such as ChatGPT or Llama have received unprecedented attention...
flashdecoding计算过程 Flash Decoding主要包含以下三个步骤(可以结合上图来看): 将keys和values分成较小的block 使用FlashAttention并行计算query与每个block的注意力(这是和FlashAttention最大的区别)。对于每个block的每行(因为一行是一个特征维度),Flash Decoding会额外记录attention values的log-sum-exp(标量值,用于第...
FlashAttention团队最新研发的Flash-Decoding方法能够显著提高大型Transformer架构的推理速度,尤其适用于处理长上下文LLM模型。经过基准测试,Flash-Decoding在长序列解码速度上提高8倍,并在不同序列长度和批处理大小下表现出更好的扩展性。这一创新有望在未来的自然语言处理任务中发挥关键作用。Flash-Decoding的使用方法也相对...