Flash-Decoding for long-context inference Authors: Tri Dao and Daniel Haziza and Francisco Massa and Grigory Sizov 原论文 Stanford CRFM 动机 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,它们仍然是运行成本巨大的。即使生成一条
FlashDecoding++: Faster Large Language Model Inference on GPUs 原论文 arxiv.org/abs/2311.0128 摘要 随着大型语言模型(LLM)在各个领域变得越来越重要,LLM推理的性能对于大规模LLM应用至关重要。然而,在加速LLM推理方面仍然存在以下未解决的挑战: 同步部分softmax更新。softmax操作需要在每个部分softmax结果之间进行...
Flat GEMM optimization with double buffering.FlashDecoding++只将矩阵大小填充到8,对比之前针对flat-shaped GEMM设计的为64,提高了计算利用率。论文指出,具有不同shape的flat GEMMs面临的瓶颈也不同,于是进一步利用双缓冲等技术提高kernel性能。 Heuristic dataflow with hardware resourceadaption.FlashDecoding++同时考虑...
以下是Flash-Decoding的获取途径，戳文末官方博客即可找到地址：FlashAttention包，2.2版本及以上xFormers包，0.0.22版本及以上调度程序将根据问题的大小自动使用Flash-Decoding或 FlashAttention方法。团队介绍 目前Flash-Decoding还没出论文，但作者团队已透露，这次不再是Tri Dao“单打独斗”，不过一作仍然是他。Tri...
29、rmicrocomputerapplica-tionsJ.IEEEJSolStaCirc,1990;25(4):417-424.12AjikaB.A5Vonly16MbitflashEEPROMcellwithasimplestackedgatestructureA.IEDMC.1990.115.13KobayashiS.Memoryarrayarchitectureanddecodingschemefor3V-onlysectorerasableDINORflashmemoryJ.IEEEJSolStaCirc,1994;29(4):454-460.14KimKS.Anoveldual...
“FlashMLA is an efficient MLA decoding kernel for Hopper GPUs, optimized for variable-length sequences serving.”翻译过来就是：FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。因为确实比较硬核，我只能说用我仅有的知识，给大家简单科普一下这是个啥，可能会有错误...
PaddleNLP 提供一站式大语言模型解决⽅案,支持超大 Batch 嵌入学习,多硬件高性能推理,涵盖了 INT8/INT4 量化技术,以及 PageAttention、FlashDecoding 等高效的注意力机制优化和 TensorCore 深度优化,从而大幅提升训练与推理效率,全方位满足多样化的应用需求。
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——那就是因为解码阶段要对已经生成的...
Prefill阶段拿到最开始的Prompt,填充kv cache;Decode阶段则是一个query计算出一个输出;存在多轮对话或者使用投机推理(Speculative Decoding)时,又可以有多个query向量并行计算。 不同的输入带来了不同的计算访存比,给GPU的利用造成麻烦。 另一方面,当今流行的不同框架和方法在存储kv cache时,存在很大差异。
“FlashMLA is an efficient MLA decoding kernel for Hopper GPUs, optimized for variable-length sequences serving.” 翻译过来就是:FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核,并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。 因为确实比较硬核,我只能说用我仅有的知识,给大家简单科普一下这是个啥,可能会有错误...