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...
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...
Flash Decoding主要包含三个步骤: 将key和value分成较小的数据block; 使用flash attention并行计算query与每个block的注意力(与Flash Attention的最大区别)。对于每个block的每行,flash decoding会额外记录attention values的log-sum-exp(标量值,用于下一步的rescale); 对上一步的输出数据block进行reduction得到最终的输出...
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-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...
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...
Flash decoding 是一种在自然语言处理中用于加速解码过程的技术。它在处理序列数据时，通过在键值对序列长度上进行分块来提高效率。一、Flash decoding 如何解决 softmax 依赖 在Flash decoding 中，为了解决 softmax 的依赖问题，通常采用以下方法：1. 分块处理 将序列数据按照一定的长度进行分块，每个块独立进行计算...
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...