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,该内核实现了 Flash-Decoding 算法。 一个完整的使用 LLaMa v2 / CodeLLaMa 的解码示例可以在 Fl...
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...
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Pytorch:使用纯PyTorch原语运行注意力(不使用FlashAttention) FlashAttention v2(v2.2之前) FasterTransformer:使用FasterTransformer注意力内核 Flash-Decoding 以及一个上界,计算从内存读取整个模型以及KV缓存所需的时间 Flash-Decoding 在非常大的序列上解锁了高达8倍的解码速度提升,并且比替代方法具有更好的扩展性。所有...