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...
FA面向训练设计的Multihead Attention的优化方案不适用于推理Decoding阶段,因为query sequence length=1,导致Decoding可并行的维度减少。 先回顾FA V2中对MHA的并行方案,下图中展示一个head的Attention三个矩阵乘法如何做Tiling,图中N是sequence length维度,d是hidden dimension。FA沿着Q、K、V的N切分成若干块,将Outer L...
FlashAttention v2;FasterTransformer:使用 FasterTransformer 的注意力内核;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...
在序列长度达到 32k 之前,注意力的时间大致是恒定的,因为 Flash-Decoding 能够完全利用 GPU。 使用Flash-Decoding 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 ...
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...
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...
LLM inference(或称为decoding)是一个迭代的过程:预测的tokens是逐个生成的。如果生成的句子有N个单词,那么模型需要进行N次forward。一个常用的优化技巧是KV Cache,该方法缓存了之前forward的一些中间结果,节约了大部分运算(如MatMul),但是attention操作是个例外。随着输出tokens长度增加,attention操作的复杂度也极具上升...
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...
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...
Flash Attention V1和V2的作者又推出了Flash Decoding(https//crfm.stanford.edu/2023/10/12/flashdecoding.html),真是太强了! Flash-Decoding借鉴了FlashAttention的优点,将并行化维度扩展到keys/values序列长度。这种方法几乎不收序列长度影响(这对LLM模型能力很重要),可以充分利用GPU,即使在batch size较小时(inferen...