Flash Attention 提出我们可以对 self attention 中的各个操作进行矩阵分块计算,控制计算每个块所需的内存可以被 SRAM 的容量满足,这样,每个块都单独一次性完成,避免了大量的访存开销,即使完整的 self attention 操作非常大,我们都可以分成更多的块来计算。
为方便理解,下图将FlashAttention的计算流程可视化出来了,简单理解就是每一次只计算一个block的值,通过多轮的双for循环完成整个注意力的计算。 下面是FlashAttention的代码实现,参考自https://github.com/shreyansh26/FlashAttention-PyTorch/tree/master importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportsysimporttimefrom...
而FlashAttention则将数据拆分成小块,每次在SRAM中处理一小块数据,并且如下的算法可以保证在前向传播过程中通过逐个一小块进行处理的结果和原始的Attention运算的结果一致。并且在后向传播中可以通过重新计算Attention Score矩阵的方式,以时间换空间,避免读取HBM的IO操作,实现运算加速。 将输入Q,K,V分割成块,块大小为B...
FlashAttention简介 前置知识 在GPU进行矩阵运算的时候,内部的运算单元具有和CPU类似的存储金字塔。 如果采用经典的Attention的计算方式,需要保存中间变量S和注意力矩阵O,这样子会产生很大的现存占用,并且这些数据的传输也会占用很多带宽和内存。 FlashAttention采用分块的方式来进行计算,这样子就可以减少中间变量的存储,同时...
FlashAttention算法简介 1. Motivation 不同硬件模块之间的带宽和存储空间有明显差异,例如下图中左边的三角图,最顶端的是GPU种的SRAM,它的容量非常小但是带宽非常大,以A100 GPU为例,它有108个流式多核处理器,每个处理器上的片上SRAM大小只有192KB,因此A100总共的SRAM大小是192KB$\times\(108\)\approx$20MB,但是...
FlashAttention的主要动机就是希望把SRAM利用起来,但是难点就在于SRAM太小了,一个普通的矩阵乘法都放不下去。FlashAttention的解决思路就是将计算模块进行分解,拆成一个个小的计算任务。 2. Softmax Tiling 在介绍具体的计算算法前,我们首先需要了解一下Softmax Tiling。 数值稳定: Softmax包含指数函数,所以为了避免数...
FlashAttention算法简介 https://arxiv.org/pdf/2205.14135.pdf 1. Motivation 不同硬件模块之间的带宽和存储空间有明显差异,例如下图中左边的三角图,最顶端的是GPU种的SRAM,它的容量非常小但是带宽非常大,以A100 GPU为例,它有108个流式多核处理器,每个处理器上的片上SRAM大小只有192KB,因此A100总共的SRAM大小是...