官方博客：https://princeton-nlp.github.io/flash-decoding/参考链接：https://twitter.com/tri_dao/status/1712904220519944411?s=20
本文分析了FlashDecoding和FlashDecoding++的原理,并对比了两者在算法上的区别。号外,LLM推理部署各方向新进展,推荐我整理的Awesome-LLM-Inference,传送门:github.com/DefTruth/Awe Awesome-LLM-Inference 本人更多的技术笔记以及CUDA学习笔记,欢迎来CUDA-Learn-Notes(CUDA Learn Notes with PyTorch)查阅。CUDA-Learn-Notes...
其中FlashAttention-V1 and V2主要优化的是prefill阶段的attention计算;FlashDecoding and FlashDecoding++主要优化generation阶段的attention计算。现在flash attention基本上已经成为训练transformer的标准组件,若要更深刻地理解flash attention的实现,建议阅读源码:GitHub - Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-...
I'm trying to replace F.scaled_dot_product_attention with flash decoding kernel for faster inference. However, while the flash decoding function works well in the eager mode, I cannot make it work with torch.compile(). It seems that torc...
assign The following actions use a deprecated Node.js version and will be forced to run on node20: actions/github-script@v6. For more info: https://github.blog/changelog/2024-03-07-github-actions-all-actions-will-run-on-node20-instead-of-node16-by-default/ Show more ...
Flash-decoding 可以在以下链接中找到: FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它...
FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它可以调度到一个高效的 triton 内核,该...
FlashAttention 包,从 v2.2 开始:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main xFormers 包(搜索 xformers.ops.memory_efficient_attention),从 0.0.22 开始:调度程序将根据问题的大小自动使用 Flash-Decoding 或 FlashAttention 方法。当这些方法不受支持时,它可以调度到一个高效的 triton 内核,该...
Using Flash-Decoding 作者还通了Flash-Decoding使用方式: 基于FlashAttention package(https//github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main) ,从版本2.2开始。 xFormers(https//github.com/facebookresearch/xformers),在版本0.0.22中提供了xformers.ops.memory_efficient_attention模块 ...
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