在128K context的情况下,FlashDecoding比标准FlashAttention快50倍。 FlashDecoding vs FlashAttention 除了FlashAttention repo本身,目前像TRT-LLM和vLLM都在generation阶段,针对小bs*headnum使用了FlashDecoding的思路进行优化,TRT-LLM中提供了multi_block_mode选项进行控制,而在vLLM中则是实现了PagedAttention V2来支持...
训练时候sequence length会设置的很长,FA V1+V2版本的并行策略为了解决如何增长sequence length,所以sequence length越长,FA的加速效果越明显。 2. 推理分为Prefilling+Decoding阶段,Prefilling完成prompt sequence length长度token一次forward计算,Decoding阶段一个token一个token地生成。图2和图1区别,在于图2红框中Q矩阵...
Flash-Decoding的主要思想是以最快的速度并行加载键和值，然后分别重新缩放和合并结果，以维持正确的注意力输出。这种方法极大地提高了解码过程中并行的效率，从而提高了处理长文本的速度。在具体实现上，Flash-Decoding通过矩阵乘法基元来执行注意力计算，避免了使用FlashAttention进行并行处理的限制。这种方法使得整个GPU得...
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。
Flash-Decoding; 以及一个上限值,该值计算了从内存中读取整个模型和 KV-cache 所需的时间 对于非常大的序列,Flash-Decoding 可以将解码速度提高至 8 倍,并且比其他方法的扩展性要好得多。 在prompt 比较小时,所有方法表现接近。但是当序列长度从 512 增加到 64k 时,除了 Flash-Decoding,其他方法的可扩展性都很...
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...
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。
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...