FA沿着Q、K、V的N切分成若干块,将Outer Loop切分分配给CUDA thread block,每个thread block完成Q的一块和所有K、V块的运算,结果存在一块O中。 图1 下图是Flash Decoding博客中的图,它展示了一个thread block中的运算流程,用一个固定Q矩阵块顺序地和不同K,V块进行运算。注意,沿着outer loop切分任务
(c) FlashDecoding++ 通过引用查找表,启发式地将 Tensor Core/CUDA Core 与相应的 GEMV/GEMM 实现结合使用。 参考链接 https://crfm.stanford.edu/2023/10/12/flashdecoding.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/696075602 【[LLM推理] FlashDecoding 解析:用 FlashAttention 加速长上下文推理】https://www....
CUDA: Improve flash decoding kernel GPU occupancy for BS=1 case #12183 gaugarg-nvadded a commit that references this issue on Mar 5, 2025 CUDA: Improve flash decoding kernel occupancy for BS=1 case... 76881ac Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account...
Re-run triggered March 6, 2025 13:47 slaren #12183 gaugarg-nv:flash_decoding_improvement Status Success Total duration 7m 34s Artifacts – editorconfig.yml on: pull_request editorconfig 11s Oh hello! Nice to see you. Made with ️ by humans.txt ...
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...
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...
FlashMLA到底是什么？为什么这么猛？从官方的介绍来看，FlashMLA是一款面向HopperGPU（如H100、H800等）打造的高效解码内核，其核心宗旨就是：在推理解码（inferdecoding）阶段，对可变长度序列进行“极致加速”。如果你经常使用大模型做对话、问答或处理长文本，也许常常会发现随着输入长度增加，推理速度会急剧下降——那...
device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='xgrammar'), observability_config=ObservabilityConfig(show_hidden_metrics=False, otlp_traces_endpoint=None, collect_model_forward_time=False, collect_model_execute_time=False), seed=0, served_model_name=DeepSeek-V2-Lite-Chat,...
device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='xgrammar'), observability_config=ObservabilityConfig(show_hidden_metrics=False, otlp_traces_endpoint=None, collect_model_forward_time=False, collect_model_execute_time=False), seed=0, served_model_name=DeepSeek-V2-Lite-Chat,...
回归正题,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。 一、Flash Attention V2整体运作流程 1.1 V1的运作流程 我们先快速回顾一下V1的运作流程:以K,V为外循环,Q为内循环。